Applied data analysis for psychology using the open-source software R [Data Analysis using R]

Dozent/in:

Alexander Pastukhov

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 3

Termine:

Do, 12:00 - 14:00, M3N/-1.19

Voraussetzungen / Organisatorisches:

No programming background necessary, basic knowledge on statistical analysis is advantages but not strictly necessary.

Inhalt:

An introductory hands-on course that shows how to use R to analyze a typical psychophysical and social psychology research data. The course will walk you through all the analysis stages from importing a raw data to compiling a nice looking final report that automatically incorporates all the figures and statistics. If description below looks intimidating, do not despair! R wraps all these steps into simple easy-to-understand procedures. These include:

• data import, whether it is a CSV-file, Excel, SPSS, SAS, or Matlab and merging multiple data files into a single easy-to-use table (and saving it)
• data preprocessing: filtering out bad data and transforming values, e.g. turning continuous data into ordinal, degrees to radians, skewed data to a normally distributed ones, renaming and relabeling conditions, working with dates, etc.
• grouping and summarizing data: grouping data based on various combinations of conditions, computing group statistics or transforming data within each group
• plotting: R plotting package ggplot2 makes exploratory analysis easy and generates production-quality figures that you can use directly for your thesis or a publication
• statistical analysis: you will learn how to use various parametric (ANOVA, t-test, linear-mixed models) and non-parametric (traditional and permutation based) statistical tests, as well as the Bayesian approach to statistics and modern predictive modelling approaches (regression and classification using generalized linear models, linear discriminant analysis, support vector machines, etc.).
• putting it all together into a report: R helps you to automatically generate a nice looking report that includes all the analysis steps, figures, and statistics and export it for direct presentation (PDF, HTML) or for further editing (Word). Best part, if you change your mind and analysis, your final looking report is one button press away.

The best way to attend the course is with your own dataset. Bring it to the course and see how R will allow you to understand it deeper or reduce the time you need to analyze it. I am happy to help you all along with such statistical, methodological and graphical problems.

Empfohlene Literatur:

"R for Data Science" by Garrett Grolemund and Hadley Wickham available freely at http://r4ds.had.co.nz/

Schlagwörter:

statistical analysis, data science, statistics

Learning by doing: Statistische und qualitative Methoden in der Anwendung

Dozent/in:

Tobias Schneider

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 3

Termine:

Di, 12:00 - 14:00, M3N/03.28
Einzeltermin am 27.11.2018, Einzeltermin am 4.12.2018, Einzeltermin am 11.12.2018, Einzeltermin am 18.12.2018, Einzeltermin am 8.1.2019, Einzeltermin am 15.1.2019, Einzeltermin am 22.1.2019, Einzeltermin am 29.1.2019, 12:00 - 14:00, MG2/01.09

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Interesse an statistischen Methoden und Mitarbeit

Inhalt:

Kurz vor der Bachelor oder Masterarbeit und immernoch "keinen Plan" von der Statistik und Auswerten? Dieses Seminar richtet sich an alle, die vor allem Interesse an der praktischen Umsetzung verschiedener statistischer Verfahren haben.

Auf besonderen Wunsch am Bierfassabend werden wir uns in diesem Seminar auch der qualitativen Forschung (z.B. qualitative Inhaltsanalyse) zuwenden!

• Welche Verfahren können wir nutzen um eine bestimmte Fragestellung zu beantworten? Warum ein T-Test und keine ANOVA?

• Welche Statistik und Theorie steckt dahinter?

• Wie rechne ich das in SPSS, R, Excel etc?

• Was bedeutet "univariat" was "multivariat"? (MANOVA, Hotellings T²- Test etc.)

• Gerne auch Klassifikationsverfahren: Diskriminanzanalys, bayes-classifier, minimum-distance classifier, Korrespondenzanalysen, Multidimensionale Skalierung, Clusteranalysen, etc.

Vieles wird in den Vorlesungen gelehrt, jedoch bleiben oft viele Fragezeichen zurück. In diesem Seminar wollen wir uns gezielt verschiedenen Verfahren widmten und (wieder) kennenlernen. Dabei nutzen wird bereitgestellte (oft einfache) Datensätze. Gerne können wir aber auch mitgebrachte Datensätze betrachten.
Zu Beginn schauen wir uns diverse Verfahren an und werden dann alle Fragen beantworten.
Gerne werden wir am Anfang alle Fragen sammeln und uns dann zu gegebenen Zeitpunkt zuwenden.
Wichtig ist mir, dass wir die Statistik und die Verfahren verstehen. Insbesondere auch, warum und wie man sie anwendet. Dabei gibt es keine(!) dummen Fragen.

Dieses Seminar ersetzt kein Tutorium! Wir haben aber mehr Zeit und vor allem Ruhe, alle Fragen der Teilnehmer zu beantworten.

Seminarleistung: Das Seminar soll eine gute und fundierte Diskussionsgrundlage für die genannten Themen bieten. Dabei ist es erforderlich, dass die Teilnehmer mitarbeiten und die Inhalte regelmäßig verfolgen (z.B. durch Mitarbeit in der Bearbeitung der bereitgestellten Lehrinhalte). Studierende die für das Seminar eine Note für das Modul benötigen, können diese über einen Vortrag mit praktischen Anteil (z.B. kurzes hands-on in SPSS) erlangen.

Nähere Informationen ab Semesterstart auf der Website des Dozenten: www.human-perception.com

Empfohlene Literatur:

Empfohlene Literatur und Inhalte werden ab Semesterstart vom Dozenten bereitgestellt.

Praxis der Fragebogenkonstruktion (vhb) [Fragebogen]

Dozent/in:

Uwe C. Fischer

Angaben:

Hauptseminar, 2 SWS, ECTS: 3, Online-Seminar der vhb

Termine:

Online

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Dieser Kurs ist ein Angebot der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb) und der Universität Bamberg. Um ihn zu belegen, registrieren Sie sich bitte bei der vhb (http://ww.vhb.org), die allen Studierenden in Bayern kostenfrei offen steht. Sobald Sie sich dort registriert haben, können Sie den Kurs (in der Rubrik "Schlüsselqualifikationen") belegen. Nach dieser Kursanmeldung erhalten Sie innerhalb weniger Tage eine Begrüßungsmail mit den Zugangsdaten und weiteren Informationen. Wenn Sie auch mehrere Werktage nach den Anmeldung noch nichts erhalten haben, kontrollieren Sie bitte Ihren Spam-Ordner. Falls auch dort keine Info-Mail ist, wenden Sie sich bitte an marius.raab@uni-bamberg.de Studierende, die nicht an der Uni Bamberg immatrikuliert sind, müssen sich zur Nutzung noch an dieser Lernplattform (Virtueller Campus, das moodle der Uni Bamberg) einmalig registrieren.

Inhalt:

Dieser Kurs will die Grundlagen vermitteln, um einen (nach wissenschaftlichen Kriterien) guten Fragebogen zu erstellen und damit verlässliche Daten zu erheben. Themen sind dabei nicht nur die Erstellung selbst, also wie formuliere ich Fragen und wie gestalte ich einen Fragebogen, sondern auch Aspekte des Datenschutzes, Grundlagen der Statistik und der Auswertung sowie die Erstellung eines Online-Fragebogens.

Praxis der Fragebogenkonstruktion (vhb) [Fragebogen]

Dozent/in:

Uwe C. Fischer

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Online

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Dieser Kurs ist ein Angebot der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb) und der Universität Bamberg. Um ihn zu belegen, registrieren Sie sich bitte bei der vhb (http://www.vhb.org), die allen Studierenden in Bayern kostenfrei offen steht. Sobald Sie sich dort registriert haben, können Sie den Kurs (in der Rubrik "Schlüsselqualifikationen") belegen. Nach dieser Kursanmeldung erhalten Sie innerhalb weniger Tage eine Begrüßungsmail mit den Zugangsdaten und weiteren Informationen. Wenn Sie auch mehrere Werktage nach den Anmeldung noch nichts erhalten haben, kontrollieren Sie bitte Ihren Spam-Ordner. Falls auch dort keine Info-Mail ist, wenden Sie sich bitte an marius.raab@uni-bamberg.de Studierende, die nicht an der Uni Bamberg immatrikuliert sind, müssen sich zur Nutzung noch an dieser Lernplattform (Virtueller Campus, das moodle der Uni Bamberg) einmalig registrieren.

Inhalt:

Dieser Kurs will die Grundlagen vermitteln, um einen (nach wissenschaftlichen Kriterien) guten Fragebogen zu erstellen und damit verlässliche Daten zu erheben. Themen sind dabei nicht nur die Erstellung selbst, also wie formuliere ich Fragen und wie gestalte ich einen Fragebogen, sondern auch Aspekte des Datenschutzes, Grundlagen der Statistik und der Auswertung sowie die Erstellung eines Online-Fragebogens.