Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
200173 PS Forschungsmethoden (2013W)
Theorie und Anwendung von Strukturgleichungsmodellen
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 16.09.2013 09:00 bis Do 26.09.2013 15:00
- Abmeldung bis Do 03.10.2013 12:00
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 11.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal B Psychologie, NIG 6.Stock A0610
- Samstag 12.10. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Samstag 19.10. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Samstag 09.11. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Samstag 16.11. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Samstag 23.11. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Samstag 30.11. 09:45 - 14:45 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Anwesenheit und Mitarbeiter
Bearbeitung von Hausübungen
Bearbeitung von Hausübungen
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Teilnehmenden dieser Veranstaltung lernen theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Strukturgleichungsmodellen (SEM) kennen. Dabei handelt es sich um statistische Modelle zur Analyse von Zusammenhängen zwischen einer Vielzahl von manifesten und/oder latenten Variablen. Es werden statistischen Grundlagen (z.B. Regression und Faktorenanalyse), weiterführende statistische Modelle (z.B. Pfadanalyse und konfirmatorische Faktorenanalyse) sowie die Spezifikation und Evaluation linearer Strukturgleichungsmodelle besprochen.
Die praktische Umsetzung erfolgt im Programmpaket R, einer Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse und grafischen Darstellung von Daten.
Die praktische Umsetzung erfolgt im Programmpaket R, einer Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse und grafischen Darstellung von Daten.
Prüfungsstoff
• Theoretischer Input durch den LV-Leiter
• Erarbeiten von Praxisbeispielen in R
• Besprechung von Hausübungen
• Erarbeiten von Praxisbeispielen in R
• Besprechung von Hausübungen
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
27201
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:37
• Statistische Grundlagen (Regressionsanalyse und Faktorenanalyse)
• Pfadanalyse
• Konfirmatorische Faktorenanalyse
• Spezifikation einfacher und komplexer linearer Strukturgleichungsmodelle
• Evaluation der Modellgüte und Modellmodifikation