Besprechung der praktischen Umsetzung der in der Vorlesung Statistik für Fortgeschrittene II besprochenen Verfahren.

Kurs im HIS-LSF

Die Vorlesung gibt zunächst eine Einführung in die wissenschaftsphilosophischen Grundlagen der Psychologie (Wissenschaftstheorie, Kausalität). Danach werden wir uns anhand der typischen Stadien bei der Planung, Durchführung und (statistischen) Auswertung einer quantitativen psychologischen Untersuchung mit zentralen Prinzipien der Operationalisierung von (unabhängigen und abhängigen) Variablen, der Kontrolle von Störvariablen, Prinzipien der Versuchsplanung, wichtige Versuchsdesigns, Teststärke (statistische Power) und Interpretation empirischer Befunde beschäftigen. Die Vorlesungsinhalte stehen in inhaltlichem Bezug zu den Veranstaltungen des Statistik I-Moduls und bilden die Grundlage für das im Statistik II-Modul folgende Empirisch-Experimentelle Praktikum.

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Die Vorlesung behandelt neuere statistische Verfahren zur Analyse komplexer psychologische Daten. Behandelt wird zunächst das lineare Modell inkl. einfache und multiple Regression, kategoriale Regression (z.B. Varianzanalysen), Kovarianzanalyse und regularisierende Regressionen. Danach lernen wir verallgemeinerte lineare Modelle wie die logistische Regression kennen. Schließlich werden wir uns mit gemischten linearen Modellen (auch Multilevel-Modelle) zur Analyse hierarchischer Daten beschäftigen. Die praktische Umsetzung der Verfahren wird in dem Seminar zur Vorlesung mit der Statistik-Software R eingeübt. Darüber hinaus werden regelmäßig Übungsaufgaben verteilt. Die Lösung dieser Übungsaufgaben sowie die Beantwortung von Fragen zur Vorlesung sind Gegenstand wöchentlich stattfindender Tutorien.

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-      Konfirmatorische Faktorenanalyse

-       Strukturgleichungsmodelle

-       Latente Wachstumskurvenmodelle

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