Universität Wien

200017 VO Advanced Statistics (2023W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie

Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Register/Deregister for this course

Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Thursday 05.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 12.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 19.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 09.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 16.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 23.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 30.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 07.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 14.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 11.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 18.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 25.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel:
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.

Assessment and permitted materials

Schriftliche Präsenzprüfung (Multiple-Choice), ohne Hilfsmittel.

Minimum requirements and assessment criteria

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)

Examination topics

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.

Reading list

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.

Association in the course directory

Last modified: Mo 14.10.2024 15:26