Ein Teil der Vorlesung findet asynchron über Videos statt. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, in Präsenz und online Fragen zu stellen und außerdem werden praktische Übungen zur Berechnung der gelernten Modelle in R angeboten. Bitte melden Sie sich auch für die Übung zur Vorlesung an.
Es wird Zoom, Panopto, sowie der Lernraum genutzt.
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Im Vordergrund der Veranstaltung stehen folgende Modelle:
- Strukturgleichungsmodelle
- Generalisierte Lineare Modelle (z.B. Vorhersage eines dichotomen
Kriteriums, Vorhersage einer Zählvariablen)
- Hierarchische Lineare Modelle (auch Mehrebenen-Modelle genannt)
Die Vorlesung baut auf statistischen Grundbegriffen und Verfahren aus dem BSC-Studium auf. Folgende Kenntnisse sind unabdingbar: lineare Regression, uni- und bivariate kategoriale Testverfahren (z.B. x²-k*l-Test, x²-Anpassungstest) sowie bedingte Erwartungen und Wahrscheinlichkeiten. Sollten einige dieser Punkte nicht mehr präsent sein wird dringend empfohlen diese selbstständig vor Beginn der Vorlesung zu wiederholen. Inhalte des Statistik-Vorkurs für die Masterstudiengänge Psychologie (270218) werden als bekannt vorausgesetzt.
Wird in der 1. Veranstaltung bekannt gegeben
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
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Module | Course | Requirements | |
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27-M-A Forschungsmethoden und Evaluation | A.1 Multivariate Verfahren I | Student information | |
27-M-For Forschungsmethoden | 27-M-For.1: Multivariate Verfahren | Student information | |
27-PT-For Forschungsmethoden | 27-PT-For.1: Multivariate Verfahren | 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.
Am Ende des Sommersemesters findet eine Modulklausur über die Inhalte der Vorlesung statt. (90 Min.)
A corresponding course offer for this course already exists in the e-learning system. Teaching staff can store materials relating to teaching courses there: