LFU:online

Institut für Psychologie Institut für Psychologie

Irene Alfarone, BSc MSc MA Irene Alfarone, BSc MSc MA, +43 512 507 56081
Xiaoqin Cheng Xiaoqin Cheng, +43 512 507 56083
Dr. Nicole Cruz de Echeverria Loebell Dr. Nicole Cruz de Echeverria Loebell, +43 512 507 56079
Vanessa Kaufmann, MSc Vanessa Kaufmann, MSc, +43 512 507 56082
Vanessa Kulcar, BSc MSc PhD Vanessa Kulcar, BSc MSc PhD, +43 512 507 56029
Julia Vigl, MA MSc PhD Julia Vigl, MA MSc PhD, +43 512 507 56037

720407

UE Computergestützte Datenauswertung II (10 Gruppen)

UE 2

3

wöch.

jährlich

Deutsch

Die Studierenden sollen befähigt werden, statistische Methoden adäquat anzuwenden und statistische Probleme selbständig mit Hilfe der Software SPSS und/oder der Programmiersprache R zu lösen.

Gruppe 1, 3: ONLINE

Die Studierenden können quantitative Daten computergestützt aufbereiten und durch Visualisierungen und statistische Analysen auswerten. Sie sind in der Lage, angemessene Verfahren für verschiedene psychologische Fragestellungen auszuwählen und die Ergebnisse zu interpretieren. 

Gruppe 4, 5, 10 in Englisch

Gr. 2:  Die Studierenden lernen, statistische Methoden mit Hilfe von Computersoftware anzuwenden, um Forschungsfragen empirisch zu untersuchen. Die Methoden reichen von der Datenaufbereitung über die grafische Visualisierung bis hin zur statistischen Datenanalyse. Der Schwerpunkt wird auf das Erlernen der freien und offenen Programmiersprache R gelegt.

Gruppe 6, 7: ONLINE 

Die Studierenden werden lernen, statistische Methoden mithilfe von Computersoftware anzuwenden, um Forschungsfragen empirisch zu untersuchen. Die Methoden reichen von Datenaufbereitung über graphische Visualisierung bis hin zu statistischer Datenanalyse und Interpretation. Es wird ein Schwerpunkt auf das Erlernen der freien und quelloffenen Software R gelegt.    

In dieser Lehrveranstaltung werden praxisbezogene Beispiele mit Hilfe von SPSS und/oder R aufbereitet und statistisch ausgewertet. Dabei kommen Regressionsanalysen und varianzanalytischen Methoden zur Anwendung, außerdem verallgemeinerte lineare Modelle, Mehr-Ebenen-Analysen, Überlebenszeitanalysen, Imputation fehlender Werte, Modellanpassung.

Gruppe 1, 3: ONLINE

In der Lehrveranstaltung werden die Studierenden anhand praxisnaher Beispiele üben, psychologische Fragestellungen durch statistische Analysen zu beantworten. Die genutzten Verfahren orientieren sich an den Vorlesungen Statistik I und II. 

Gr.2:  Anhand von praxisbezogenen Beispielen werden die Studierenden gemeinsam üben, wie für verschiedene Hypothesen und Versuchsdesigns die Daten aufbereitet, graphisch visualisiert und statistisch analysiert werden können - und wie aus den Ergebnissen der Analysen Rückschlüsse über die Hypothesen gezogen werden können. Dabei werden zentrale statistische Verfahren aus der Vorlesung Statistik II behandelt. Es wird ein Schwerpunkt auf das Erlernen der Software R gelegt. Diese Software ist sehr vielseitig, wird laufend um neuere Entwicklungen aus der Statistik aktualisiert, und kommt zunehmend in der psychologischen Forschungs zum Einsatz.

Gruppe 6, 7: ONLINE 

Anhand von praxisbezogenen Beispielen werden die Studierenden gemeinsam üben, wie für verschiedene Hypothesen und Versuchsdesigns die Daten aufbereitet, graphisch visualisiert und statistisch analysiert werden können - und wie aus den Ergebnissen der Analysen Rückschlüsse über die Hypothesen gezogen werden können. Dabei werden zentrale statistische Verfahren aus der Vorlesung Statistik II behandelt. Es wird ein Schwerpunkt auf das Erlernen der Software R gelegt. Diese Software ist sehr vielseitig, wird laufend um neuere Entwicklungen aus der Statistik aktualisiert, und kommt zunehmend in der psychologischen Forschungs zum Einsatz.

Bearbeitung von Übungsaufgaben, Diskussion unterschiedlicher statistischer Lösungsmöglichkeiten. 

Gruppe 1, 3: ONLINE

Blended Lerning mit theoretischem Input und Übungsaufgaben

Gruppe 6, 7: ONLINE 

Einführung neuer Inhalte, Beispiele, Übungsaufgaben, Diskussion

Lehrveranstaltungsprüfung gemäß § 7 Satzungsteil, Studienrechtliche Bestimmungen     

Gruppe 1, 3: ONLINE, Regelmäßige schriftliche und mündliche Beiträge 

Gruppe 6, 7: ONLINE

Übungsaufgaben, Projektarbeit

Gr. 8, 9: Fortlaufendes Punktesystem

Die notwendigen Materialien werden bereitgestellt (selbst geschriebene Zusammenfassungen). Wer sich ein Lehrbuch anschaffen möchte, z.B.:

Bühner, M. & Ziegler, M. (2009). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Pearson Studium.

Kubinger, K.D., Rasch, D., & Yanagida, T. (2011). Statistik in der Psychologie: Vom Einführungskurs bis zur Dissertation. Göttingen: Hogrefe.

(andere Bücher sind auch in Ordnung) Messtheorie und Wissenschaftstheorie

Falmagne, J.-Cl., Koppen, M., Villano, M., Doignon, J.-P., & Johanessen, L. (1990). Introduction to knowledge spaces: how to build, test and search them. Psychological Review, 97, 204–224.

Heller, J. (2012). Experimentelle Psychologie. Oldenbourg Verlag.

Suck, R. (2001). Representational theory of measurement. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 9442-9448.

Gruppe 6, 7:

Learning Statistics with R, by Danielle Navarro: https://learningstatisticswithr.com/

Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for Data Science. O'Reilly Media. https://r4ds.had.co.nz/

https://www.cambridge.org/highereducation/books/regression-and-other-stories/DD20DD6C9057118581076E54E40C372C#overview   

siehe Termine