Universität Wien

200034 VO Statistics II (2023S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie

Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Bachelorstudium 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 09.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 16.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 23.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 30.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 20.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 27.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 04.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 11.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 25.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 01.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 15.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 22.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Thursday 29.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Die Vorlesung Statistik II baut auf den Inhalten der Vorlesungs Statistik I auf und gibt mit besonderem Bezug zu klinischen Fragestellungen eine Einführung in Grundlagen, Anwendung und Interpretation einiger gängiger statistischer Verfahren und Methoden. Die vorgestellten Methoden sind für die klinische Forschung, aber auch ganz allgemein für alle Forschungsbereiche der Psychologie von Relevanz.

Die Vorlesung behandelt die Anwendung von JASP (https://jasp-stats.org/), SPSS und anderer Software. Folgende quantitative Methoden werden behandelt:
- Varianzanalyse (ANOVA): einfaktoriell, mehrfaktoriell, mixed design ANOVA
- Analysen von 4-Felder-Tafeln: Odds ratio, risk ratio, Sensitivität, Spezifität, positive predictive value, negative predictive value
- Effektstärken & deren Bedeutung für die empirische Forschung
- Beurteilerübereinstimmung von kategorialen Daten
- Statistische Konzentrationsmaße
- Nicht-parametrische statistische Tests: Mediantest, U-Test, Kruskal-Wallis-Test, Wilcoxon-Test, Friedman-Test, McNemar-Test etc.

Der Vortrag wird gestreamt und Aufzeichnungen in Moodle bereitgestellt.

Assessment and permitted materials

Schriftliche Prüfung (Multiple-Choice, 50 Minuten, ohne Hilfsmittel).

Minimum requirements and assessment criteria

Für das Bestehen der Prüfung sind mindestens 60% der erreichbaren Höchstpunktzahl erforderlich.

Examination topics

Alle Inhalte der Vorlesungsfolien (werden auf Moodle bereitgestellt).

Reading list

Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.
Bortz, J., & Lienert, G. A. (2008). Kurzgefasste Statistik für die Klinische Forschung (3. Aufl.). Springer.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer.
Tran, U. S., Lallai, T., Gyimesi, M., Baliko, J., Ramazanova, D., & Voracek, M. (2021). Harnessing the fifth element of distributional statistics for psychological science: A practical primer and Shiny app for measures of statistical inequality and concentration. Frontiers in Psychology, 12, Article 716164. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.716164

Association in the course directory

70422

Last modified: Mo 18.03.2024 12:46