Vorbereitung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Prüfen Sie zur Sicherheit, ob alles funktioniert hat:
dim(fb22) ## [1] 159 47 str(fb22) ## 'data.frame': 159 obs. of 47 variables: ## $ prok1 : int 1 4 3 1 2 2 2 3 2 4 .
Untersuchen Sie folgende Fragestellungen anhand des fb22-Datensatzes
Denken Sie dabei an Folgendes:
Deskriptivstatistische Beantwortung der Fragestellung
Voraussetzungsprüfungen (Normalverteilung bitte optisch überprüfen und den Test dementsprechend wählen - auch wenn n > 30 gegeben ist)
Spezifikation der Hypothesen und des Signifikanzniveaus
Ggf. Berechnung der Effektstärke
Formales Berichten des Ergebnisses Aufgabe 1 Unterscheiden sich Studierende, die sich für Allgemeine Psychologie (Variable “fach”) interessieren, im Persönlichkeitsmerkmal Intellekt (auch: Offenheit für neue Erfahrungen, “intel”) von Studierenden, die sich für Klinische Psychologie interessieren?
Nachdem wir uns mit unabhängige Stichproben in der (letzten Sitzung) beschäftigt haben wollen wir diesmal mit abhängigen Stichproben beschäftigen. Anwendungen dafür in der Praxis sind beispielsweise Zwillinge, Paare oder auch Messwiederholungen.
Kernfragen der Lehreinheiten über Gruppenvergleiche Wie fertige ich Deskriptivstatistiken (Grafiken, Kennwerte) zur Veranschaulichung des Unterschieds zwischen zwei Gruppen an?
Was sind Voraussetzungen des abhängigen t-Tests und wie prüfe ich sie? Wie führe ich einen abhängigen t-Test in R durch?
Kernfragen der Lehreinheiten über Gruppenvergleiche Wie fertige ich Deskriptivstatistiken (Grafiken, Kennwerte) zur Veranschaulichung des Unterschieds zwischen zwei Gruppen an? Was sind Voraussetzungen des t-Tests und wie prüfe ich sie? Wie führe ich einen t-Test in R durch?
Wie berechne ich die Effektstärke Cohen’s d?
Wie führe ich den Wilcoxon-Test (auch “Mann-Whitney-Test”, “U-Test”, “Mann-Whitney-U-Test”, “Wilcoxon-Rangsummentest”) in R durch?
Wie führe ich den Vierfelder-Chi-Quadrat-Test in R durch? Was erwartet Sie? Nachdem wir uns zuletzt mit dem Unterschied zwischen dem Mittelwert einer Stichprobe und dem Mittelwert der dazugehörigen Population, aus der die Stichprobe stammt, auseinandergesetzt haben, fokussieren wir uns nun auf Unterschiede zwischen zwei Gruppen (also zwei Stichproben).
Einleitung Im Verlauf des Seminars Vertiefung der Forschungsmethodik für Psychotherapeut:innen soll neben der Einführung in die Theorie und Hintergründe multivariater Verfahren auch eine Einführung in deren Umsetzung gegeben werden, sodass Sie in der Lage sind, diese Verfahren in Ihrem zukünftigen akademischen und beruflichen Werdegang zu benutzen. Für die Verwendung der Verfahren benötigen Sie natürlich Kenntnisse in einem Analysetool. R ist eine freie Software, die vor allem für (statistische) Datenanalysen verwendet wird.
Kernfragen dieser Lehreinheit Wie berechne ich, ob es einen Unterschied zwischen einer Stichprobe und der dazugehörigen Population gibt? Wann und wie rechne ich einen z-Test (Einstichproben-Gauss-Test)? Wie interpretiere ich die Ergebnisse? Wie bestimme ich das Konfidenzintervall des wahren Werts \(\mu\)? Wann und wie rechne ich einen t-Test? Welche Voraussetzungen hat dieser? Wie interpretiere ich die Ergebnisse? Wie gehe ich mit gerichteten vs. ungerichteten Hypothesen um? Was ist Cohen’s d und wie berechne ich es?
Vorbereitung Laden Sie zunächst den Datensatz fb22 von der pandar-Website. Alternativ können Sie die fertige R-Daten-Datei hier herunterladen. Beachten Sie in jedem Fall, dass die Ergänzungen im Datensatz vorausgesetzt werden. Die Bedeutung der einzelnen Variablen und ihre Antwortkategorien können Sie dem Dokument Variablenübersicht.docx entnehmen.
Prüfen Sie zur Sicherheit, ob alles funktioniert hat:
dim(fb22) ## [1] 159 47 str(fb22) ## 'data.frame': 159 obs. of 47 variables: ## $ prok1 : int 1 4 3 1 2 2 2 3 2 4 .
Einleitung Im Verlauf des Seminars Forschungsmethoden und Evaluation I soll neben der Einführung in die Theorie und Hintergründe multivariater Verfahren auch eine Einführung in deren Umsetzung gegeben werden, sodass Sie in der Lage sind, diese Verfahren in Ihrem zukünftigen akademischen und beruflichen Werdegang zu benutzen. R ist eine freie Software, die vor allem für (statistische) Datenanalysen verwendet wird. Bevor wir uns die Regressionsanalyse in R ansehen wollen, sollten Sie sich etwas mit R vertraut gemacht sowie die nötige Software (R als Programmiersprache und R-Studio als schöneres Interface) installiert haben.