200017 VO Statistik für Fortgeschrittene (2023W)
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Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Donnerstag
25.01.2024
Montag
29.01.2024
Freitag
08.03.2024
13:15 - 14:45
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Dienstag
26.03.2024
Freitag
19.04.2024
11:30 - 13:00
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
N
Freitag
14.06.2024
11:30 - 13:00
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Donnerstag
05.10.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
12.10.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
19.10.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
09.11.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
16.11.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
23.11.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
30.11.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
07.12.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
14.12.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
11.01.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
18.01.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Donnerstag
25.01.
08:00 - 09:30
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Präsenzprüfung (Multiple-Choice), ohne Hilfsmittel.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Für eine positive Note müssen 60% von maximal 30 erreichbaren Punkte in der Prüfung erzielt werden.Beurteilungsmaßstab:
ab 18 Punkten (60%): Genügend (4)
ab 21 Punkten (70%): Befriedigend (3)
ab 24 Punkten (80%): Gut (2)
ab 27 Punkten (90%): Sehr gut (1)
ab 18 Punkten (60%): Genügend (4)
ab 21 Punkten (70%): Befriedigend (3)
ab 24 Punkten (80%): Gut (2)
ab 27 Punkten (90%): Sehr gut (1)
Prüfungsstoff
Alle Inhalte, die im aktuell durchgeführten Lehrveranstaltungszyklus Gegenstand der Vorlesung sind, sind prüfungsrelevant.Die Unterlagen zu dieser Vorlesung bestehen in den bereitgestellten Folien zur Vorlesung. Die Vorlesung wird online gestreamt und der Stream der Vorlesung wird auch später in Moodle noch zur Verfügung gestellt.
Literatur
https://jasp-stats.org/
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer.
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 26.03.2024 14:46
Das Kennenlernen und Verstehen von Grundlagen, Anwendung (JASP, SPSS) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden.Inhalt:
- Multiple lineare Regressionsanalyse
- Kovarianzanalyse
- Logistische Regressionsanalyse (generalisierte lineare Modelle)
- Moderations- und Mediationsanalysen
- Multilevel-Modelle
- Hauptkomponentenanalyse (PCA) & exploratorische Faktorenanalyse (EFA)
- Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) & Strukturgleichungsmodelle (SEM)Die Methode der Clusteranalyse sowie die latente Klassenanalyse (LCA) wird ebenso vorgestellt, wenn es sich zeitlich ausgeht.Methode:
Vortag, Beispieldatensätze werden zum selbständigen Nachrechnen bereitgestellt. Zur Vorlesung findet ein begleitendes Onlinetutorium statt.