Ziel der Vorlesung:
Die Studierenden erlernen fortgeschrittene statistische Modelle und erwerben sowohl theoretische als auch praktische Kompetenzen, um experimentelle Daten eigenständig analysieren zu können.
Inhalte der Vorlesung:
- Kontraste
- Messwiederholungsdaten
- Poweranalyse
- (Generalisierte) gemischte lineare Modelle
- Metaanalyse
- Bayesianische Regression
- Latente Varianzanalyse
Format der Vorlesung:
Die Vorlesung ist in zwei Abschnitte unterteilt:
1. Teil (ca. 30 Min.): Besprechung der Übungsaufgabe aus der Vorwoche (mit Ausnahme der ersten Sitzung).
2. Teil (ca. 60 Min.): Theoretischer Vortrag mit einer praktischen Demonstration in R, gefolgt von einer freiwilligen Übungsaufgabe für die nächste Woche.
Für die Teilnahme an der Veranstaltung wird der Besuch der Veranstaltung Multivariate Verfahren dringend empfohlen.
Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden. Beltz.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 12-14 | H6 | 07.04.-18.07.2025 |
Module | Course | Requirements | |
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27-M-For Forschungsmethoden | 27-M-For.2b: Methoden der experimentellen Forschung | Graded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Psychologie - Strukturiertes Promotionsprogramm / Promotion | Veranstalt.Forsch&Auswert-Meth | 1 | aktive Teilnahme |
Am Ende des Sommersemesters findet eine Modulklausur statt.