270218 Statistik-Vorkurs Masterstudiengänge Psychologie (BS) (WiSe 2023/2024)

Contents, comment

Im Statistik-Vorkurs für alle Masterstudiengänge der Psychologie sollen basierend auf den Veranstaltungen der Bachelorstudiengänge (insbesondere Statistik III) grundlegende Verfahren der statistischen Auswertung psychologischer Untersuchungen wiederholt und auch die Auswertung von Datensätzen mit dem Statistikprogramm "R" geübt werden. Ziel des Vorkurses ist es, eine stabile gemeinsame Basis für die Veranstaltungen im Master zu schaffen, eventuelle Wissenslücken zu schließen und Unsicherheiten in der Benutzung von "R" noch vor Beginn der Vorlesungszeit zu beseitigen, um den Start in den Master zu erleichtern. Der Kurs ist sowohl für Studierende gedacht, die ihren Bachelor nicht an der Universität Bielefeld gemacht haben, als auch für "Bielefelder", die ihr Wissen aus den Veranstaltungen des Bachelors auffrischen bzw. vertiefen möchten.

Inhalte sind u.a.:

1. Einführung in R
2. Tipps und Tricks rund um die Datenanalyse mit R
3. Multiple lineare Regression
4. Moderierte Regression
5. Mediationsanalysen
6. CFA
7. SEM mit dem R Package lavaan

Link zum Zoomraum:
https://uni-bielefeld.zoom-x.de/j/61061015080?pwd=cERnRGJCVm13dk9CWlB5UkYvbmtyUT09
Meeting-ID: 610 6101 5080
Passwort: 30112

Vorbereitung:
Bitte installieren Sie vor der Veranstaltung R und RStudio.
Windows R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base (Downloadlink oben auf der Seite)
Windows RStudio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/
MAC R: https://cran.r-project.org/bin/macosx (Links auf R-4.2.1.pkg klicken für den Download)
MAC RStudio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download (bei "All Installers" die Datei für macOS auswählen)

Bitte bearbeiten Sie jeweils die genannten Kapitel im Tutorial vor den Terminen (siehe nächster Abschnitt).

Informationen zum Ablauf
Die Inhalte werden als Tutorial in Form eines R-Pakets angeboten. Bitte installieren Sie das Tutorial zu den Inhalten (wenn Sie keinen Zugriff zum Moodle Raum haben, finden Sie Anleitung und Datei alternativ hier: https://uni-bielefeld.sciebo.de/s/WlpO8n9aClsKtOS)

Tag 1 (18.9.)

  • vormittags (ca. 10-12:30 Uhr): Kennenlernen, R-Einführung, Arbeiten mit R. Vorbereitung: Kapitel 1 und 2 im Tutorial
  • nachmittags (ca. 13:30-17 Uhr): Multiple lineare Regression, Moderierte Regression. Vorbereitung: Kapitel 3, 4 , 5 (außer als optional gekennzeichnete Abschnitte) und 7 im Tutorial

Tag 2 (22.9.)

  • vormittags: Mediationsanalysen, ggf. CFA. Vorbereitung: Kapitel 8, 9 und 10 im Tutorial
  • nachmittag: CFA, SEM mit dem R-Paket lavaan. Vorbereitung: Kapitel 11 und 12 im Tutorial

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  

Show passed dates >>

Subject assignments

  • None found

No more requirements
E-Learning Space
E-Learning Space
Moodle Courses
Moodle Courses
Address:
WS2023_270218@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_414506862@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Email archive
Number of entries 1
Open email archive
Last update basic details/teaching staff:
Monday, July 10, 2023 
Last update times:
Monday, July 24, 2023 
Last update rooms:
Monday, July 24, 2023 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
block seminar (BS) / 1
Department
Faculty of Psychology and Sports Science / Department of Psychology
Questions or corrections?
Questions or correction requests for this course?
Planning support
Clashing dates for this course
Links to this course
If you want to set links to this course page, please use one of the following links. Do not use the link shown in your browser!
The following link includes the course ID and is always unique:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=414506862
Send page to mobile
Click to open QR code
Scan QR code: Enlarge QR code
ID
414506862