Multivariate Statistik und Datenanalyse Wintersemester 2024/25 PDF

Multivariate Statistik und Datenanalyse Wintersemester 2024/25 Florian Scharf 22. Oktober 2024 Einführung  Modulaufbau: M.Sc. Klinische Psychologie und Psychotherapie Modul 1: Forschungsmethoden Vorlesu...

Multivariate Statistik und Datenanalyse Wintersemester 2024/25 Florian Scharf 22. Oktober 2024 Einführung  Modulaufbau: M.Sc. Klinische Psychologie und Psychotherapie Modul 1: Forschungsmethoden Vorlesung: Hausaufgaben Multivariate Statistik Tutorium zur Vorlesung und Datenanalyse Klausur Vorbereitung für… Seminar: Hausaufgaben Evaluations- und Lösungen im Moodle Interventionsforschung Dozent Formalia Inhalte 2  Modulaufbau: M.Sc. Psychologie Modul 1: Forschungsmethoden Vorlesung: Hausaufgaben Multivariate Statistik Tutorium zur Vorlesung und Datenanalyse Klausur Vorbereitung für… Seminar: Hausaufgaben Evaluations- und Lösungen im Moodle Interventionsforschung Bearbeitung von drei Aufgabenblöcken (Interpretation von Studienleistung Modellen; Bestehen bei mind. 50% der Punkte) Dozent Formalia Inhalte 3  Klausur Format: E-Klausur (Hilfsmittel: R-Studio und Formelsammlung) si ch S i e den Termine: e l - Ersttermin: 18.02.25 11:00 Uhr u n g : M n a n! - Zweittermin: 14.04.25 14:00 Uhr p f ehl termi k e Em Erst Star zum Bearbeitungszeit: 90 Minuten Klausurinhalte: offene Fragen - Vorlesungsinhalte und Seminarinhalte - Interpretation von Ergebnissen und Outputs (!) - Verständnisfragen - R: Modellsyntax verstehen und produzieren, Outputs erzeugen, Modelle schätzen Sammlung mit klausurähnlichen Aufgaben am Ende der VL Dozent Formalia Inhalte 4  Materialien alle Materialien zur Vorlesung und zum Seminar in den Moodle- Kursen mit den Kürzeln: VL_PsyMeth_Master_24_1 bzw. Psy_Master_Methoden_Seminar_24_1 Material wird i.d.R. bis zum Abend vor den Veranstaltungen bereitgestellt Dozent Formalia Inhalte 5  Vorausgesetztes Vorwissen VL gute Kenntnisse der deskriptiven und der Inferenzstatistik (Statistik-Vorlesungen Psychologie Bachelor), d.h. - Mittelwert, Varianz, Standardabweichung - Transformation von Daten (v.a. z-Transformation) - lineare Regression - t-Tests und Varianzanalysen - Idee statistischer Tests, α- und β-Fehler, Effektgröße, Power (= Teststärke) freiwilliges Zusatzangebot: E-Repetitorium "Statistik" - Moodle-Kurs: Psy_Master_Wdh - Empfehlung: ggf. Durcharbeiten bis zur VL am 07.11. Dozent Formalia Inhalte 6  Themen der Vorlesung Allgemeines Lineares Modell Vorhersage einer metrischen Variable durch metrische und/oder kategoriale Prädiktoren Modellerweiterungen für andere Datensituationen Generalisiertes Linear Gemischte Faktorenanalyse und Lineares Modell Modelle Strukturgleichungs- (Logistische Regression) (Mehrebenen-Modelle) Modelle Vorhersage einer Vorhersage einer metrischen Vorhersage von kategorialen Variable durch Variable durch metrische beobachteten Variablen metrische und/oder bzw. kategoriale Prädiktoren durch latente Variablen bzw. kategoriale Prädiktoren bei abh. Beobachtungen Faktoren Dozent Formalia Inhalte 7  Themen der Vorlesung 1 22.10. Allgemeines Lineares Modell I: Modell, Interpretation & Inferenz 2 29.10. Allgemeines Lineares Modell II: Kategoriale Prädiktoren & Interaktionen 3 05.11. Logistische Regression I: Modell, Interpretation der Modellparameter 4 12.11. Logistische Regression II: Schätzung, Modellgüte und stat. Inferenz 5 19.11. LMM I: Grundidee, Modelltypen 6 26.11. LMM II: Modellschätzung, Interpretation 7 03.12. LMM III: Modellierung wiederholter Messungen 8 10.12. CFA I: Grundmodell und Modellmatrix 9 17.12. CFA II: Schätzung und Modellgültigkeit 10 14.01. SEM I: Grundidee, Schätzung und Parameterinterpretation 11 21.01. SEM II: Flexibilität von SEMs, Pfadanalyse und Probleme von SEMs 12 28.01. Längsschnittliche SEMs I: Latente Wachstumskurvenmodelle 13 04.02. Längsschnittliche SEMs II: Messinvarianz und weitere Modelle 14 11.02. Statistik und Kausalität Dozent Formalia Inhalte 8  Literatur Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Heidelberg: Springer. Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Beltz: Weinheim, Basel. Dozent Formalia Inhalte 9  Tutorium Tutor*innen: Amelie Jägersberg, Maria Kießler, Klara Sogl, Natascha Stahl Inhalte: Klärung von Verständnisproblemen; Besprechung der Hausaufgaben Termine und Räume (ab dieser Woche): – Kurs A: Do 12-14 Uhr, Moritzstraße 18 - Campus Center, Hörsaal 5 (R 1101) – Kurs B: Do 14-16 Uhr, Georg-Forster Straße 4, R 3004 – Kurs C: Do 16-18 Uhr, Nora-Platiel 9, R 0403 – Kurs D: Mo 12-14 Uhr bis zum 16.12., Nora-Platiel 9, R 0403 Mo 10-12 Uhr ab 16.01., Nora-Platiel 6, R 0210 Terminwahl nach eigenem Ermessen Moodle: Psy_Master_Methoden_Tutorium_24 Dozent Formalia Inhalte 10  Tutorium 1 24.10./28.10. Allgemeines Lineares Modell I: Modell, Interpretation & Inferenz 2 31.10./04.11. Allgemeines Lineares Modell II: Kategoriale Prädiktoren & Interaktionen 3 07.11./11.11. Logistische Regression I: Modell, Interpretation der Modellparameter 4 14.11./18.11. Logistische Regression II: Schätzung, Modellgüte und stat. Inferenz 5 21.11./25.11. LMM I: Grundidee, Modelltypen 6 28.11./02.12. LMM II: Modellschätzung, Interpretation 7 05.12./09.12. LMM III: Modellierung wiederholter Messungen 8 12.12./16.12. CFA I: Grundmodell und Modellmatrix 9 - Kein Tutorium direkt vor Weihnachten 10 16.01./20.01. CFA II: Schätzung und Modellgültigkeit & SEM I: Grundidee, Schätzung und Parameterinterpretation 11 23.01./27.01. SEM II: Flexibilität von SEMs, Pfadanalyse und Probleme von SEMs 12 30.01./03.02. Längsschnittliche SEMs I: Latente Wachstumskurvenmodelle 13 06.02./10.02. Längsschnittliche SEMs II: Messinvarianz und weitere Modelle 14 14.02./17.02.? Statistik und Kausalität, Fragerunde Dozent Formalia Inhalte  Seminar Dozent*innen: Kim-Laura Speck, Salomé Li Keintzel Ort und Termin: 3 Gruppen, vgl. Zuteilung im HISPOS Inhalt: Umsetzung der in der Vorlesung besprochenen statistischen Verfahren in der Statistik-Software R, Evaluationsforschung und Meta-Analysen - wichtig: die Inhalte der Seminare sind klausurrelevant Bitte immer einen Laptop mit R und Rstudio (aktuelle Versionen!) mitbringen! Dozent Formalia Inhalte 12  Vorausgesetztes Vorwissen Seminar Grundkenntnisse in R: - RStudio: Oberfläche, Skripte benutzen - Pakete installieren und laden - Arbeitsverzeichnis festlegen (setwd()) - Text-Daten einlesen (read.table()) - R als Taschenrechner verwenden, z.B. ^2, sqrt(), exp(), log() Unterstützungsangebote: (falls Sie R noch nie benutzt haben oder sehr unsicher sind) - Moodle: Psy_Master_R_Einfuehrung - bei Fragen/Problemen gern an die studentische Methodenberatung wenden - wichtig: bei Bedarf bis zum ersten Seminartermin durcharbeiten! Dozent Formalia Inhalte 13  Seminar 1 23.10. Multiple Regression KLS 2 30.10. Moderierte Regression Teil 1: Studienleistung KLS 3 06.11. Kovarianzanalyse SLK 4 13.11. Logistische Regression SLK 5 20.11 Evaluationsdesigns Teil 2: Studienleistung SLK 6 27.11. LMM KLS 7 04.12. Meta-Analysen I SLK 8 11.12. Meta-Analysen II SLK Teil 3: Studienleistung 18.12. PUFFER 9 15.01. CFA KLS 10 22.01. SEM I KLS 11 29.01. SEM II KLS 12 05.02. Latente Wachstumskurvenmodelle SLK 12.02. PUFFER Dozent Formalia Inhalte  Hinweise zum Gebrauch… Dozent Formalia Inhalte 15  Hinweise zum Gebrauch… Dozent Formalia Inhalte 16  Hinweise zum Gebrauch… Dozent Formalia Inhalte 17  Hinweise zum Gebrauch… Dozent Formalia Inhalte 18 Fragen 19