In PsyBSc 2 geht es um die erste Einführung in die Statistik im Psychologiestudium. Dafür betrachten wir die Grundstruktur von R, Datenimport, einfache Grafiken, Deskriptivstatistiken, Verteilungsfunktionen und einige Tests. Das dazugehörige Material taucht im Verlauf des Semesters hier auf.

Die Umfrage aus der ersten Woche gibt es hier. Die Daten, die dabei in der ersten Sitzung entstanden sind, können Sie hier im RDA Format und hier im CSV Format herunterladen. Was welche Variablen in diesem Datensatz bedeutet, wird in der Variablenübersicht erläutert.

Das Modul PsyBSc7 vertieft die im Modul PsyBSc2 vermittelten Grundlagen. Behandelt werden u.a. Matrixalgebra, spezielle Typen von Korrelationskoeffizienten, multiple Regression, deren Voraussetzungen und Erweiterungen, Varianzanalysen, das Testen komplexer Hypothesen, Messwiederholungsdesigns, Tests für kategoriale Variablen sowie forschungslogische Aspekte bei der Anwendung statistischer Modelle. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der Regressions- und Varianzanalyse lernen Studierende, empirische Fragestellungen in die Form statistischer Modelle zu übertragen, komplexe Hypothesen zu testen und multiple Variablenzusammenhänge differenziert zu beurteilen. Einige dieser Inhalte werden hier in R umgesetzt und vertieft.

Das Modul PsyMSc1 ist in zwei Teile untergliedert: Forschungsmethoden und Evaluation I und II. In F&E I geht es um multivariate Vorhersagemodelle, die als (multivariate) Erweiterung des Allgemeinen Linearen Modells angesehen werden können. Beispielsweise wird die Regressionsanalyse erweitert, um auch bestimmte Abhängigkeiten in den Daten modellieren zu können, sowie um auch dichotome abhängige Variablen vorhersagen zu können. Neben der multivariaten Erweiterung der Varianzanalyse (ANOVA) werden auch Datenvorbereitungsmaßnahmen vorgestellt, welche den/die Anwender/in beim Verstehen der Struktur in den Daten unterstützen sollen. Die inhaltlichen Sitzungen werden hierbei durch die Umsetzung in R unterstützt:

Die zweite Hälfte des Moduls, F&E II, befasst sich vor allem mit Ansätzen zur Modellierung latenter Variablen und deren Beziehungen zueinander. Darunter fallen z.B. explorative und konfirmatorische Faktorenanalysen, die die Beziehung zwischen manifesten Variablen und den ihnen zugrundeliegenden latenten Variablen modellieren. Aber auch die Modellierung der Beziehung zwischen latenten psychologischen Konstrukten (Strukturgleichungsmodelle) und die Vergleiche von Modellen zwischen verschiedenen Gruppen, z.B. für interkulturelle Studien, ist Bestandteil dieses Semesters.

• Zusatz-Abschnitte sollen als Ergänzung für Interessierte dienen und einige angesprochene Aspekte vertiefen. Hier werden keine neuen R-Inhalte vermittelt.

Das Modul KliPPsMSc5 ist in zwei Teile untergliedert. Im ersten Semester besuchen Sie ein Seminar, im zweiten Semester eine Vorlesung. Die hier bereitgestellten Inhalte beziehen sich auf die Seminare im ersten Semester - also den Teil 5a des Moduls. Dabei geht es in allen Seminaren um multivariate Vorhersagemodelle, die als (multivariate) Erweiterung des Allgemeinen Linearen Modells angesehen werden können. Beispielsweise wird die Regressionsanalyse erweitert, um auch bestimmte Abhängigkeiten in den Daten modellieren zu können. Weiterhin werden in jedem Seminar zwei von drei Ergänzungsmodulen behandelt - diese werden von Ihrem:r Dozierenden zu Beginn des Semesters vorgestellt. Die inhaltlichen Teile in den Seminaren werden durch die Umsetzung in R unterstützt, die hier jeweils in einem Tutorial vorgestellt wird.

• Zusatz-Abschnitte sollen als Ergänzung für Interessierte dienen und einige angesprochene Aspekte vertiefen. Hier werden keine neuen R-Inhalte vermittelt.

Das Modul PsyMSc5 - Forschungsmethoden und Evaluation I beschäftigt sich mit vertiefenden Analysen und Simulationsstudien und gibt dadurch Einblicke in die Welt der Analyse von statistischen Methoden.