Das Ziel des Seminars ist es, Methoden zu erlernen wie man aus chaotischen, experimentellen Rohdaten, wie sie in der Praxis oft auftreten, spannende Erkenntnisse gewinnt und vermittelt.
Dabei werden Themen wie Planung der Auswertung, grundlegende Datenexploration, Datenbereinigung, die Wahl der richtigen Datenanalysemethoden, Visualisierung, sowie die Präsentation und Vermittlung der Ergebnisse behandelt.
Das Seminar hat zwar einen Schwerpunkt auf Programmierung, dieser ist aber Psychologie-Studierenden angepasst und sollte daher nicht abschrecken.
Die Absolvierung eines online Python-Kurses für Anfänger wird empfohlen (Link & Zugriff im LernraumPlus).
siehe Lernraum
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 16-18 | U4-120 | 04.04.-15.07.2022 |
Module | Course | Requirements | |
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27-M-E_a Grundlagen und Anwendung: Neurowissenschaften: Affektive Neuropsychologie, Neurokognitive Psychologie und Biologische Psychologie | E.1 Neurowissenschaften | Study requirement
Graded examination |
Student information |
E.2 Neurowissenschaften | Study requirement
Graded examination |
Student information | |
E.3 Neurowissenschaften | Study requirement
Graded examination |
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.
Die behandelten Themen sollten mit Hilfe von Arbeitszetteln (1 AbZ pro Woche) eigenständig wiederholt werden.
Die Themen des Seminars bauen stark aufeinander auf, so dass eine regelmäßige Teilnahme besonders empfohlen wird.
Die Studienleistung sieht eine einmalige Präsentation eines AbZ vor (+Abgabe der Aufgaben).
Die Prüfungsleistung sieht eine Auswertung und Dokumentation von gestellten Rohdaten dar in Form einer Hausarbeit.