Forschungsmethoden

Dozent/in:

Claus H. Carstensen

Angaben:

Vorlesung

Termine:

Do, 8:30 - 10:00, MG2/01.10
Diese Vorlesung wird in Kombination von Präsenz und online angeboten. Studierende können wahlweise vor Ort (bitte im VC anmelden) oder über MS Teams virtuell teilnehmen.

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Vorlesung Forschungsmethoden in Psychologie und Empirischer Bildungsforschung. Zugehörigkeit: Modul Forschungsmethoden M.Sc. Psychologie und Basismodul oder Vertiefungsmodul Forschungsmethoden im M.Sc. Empirische Bildungsforschung

Inhalt:

Ausgewählte Schwerpunkte in den Forschungsmethoden zu Erhebungsdesigns und statistische Analysen wie Stichprobenziehung, Modelle für Längsschnittliche Daten, Mehrebenenmodelle, sowie nonparamterische Tests, Modelle für fehlende Werte und die Logik von Signifikanztests

Multivariate Statistik

Dozent/in:

Claus H. Carstensen

Angaben:

Vorlesung

Termine:

Mo, 8:30 - 10:00, Raum n.V.
Diese Vorlesung wird online angeboten. Für einzelne Sitzungen können Präsenz im Hörsaal und Webkonferenz angeboten werden.

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Vorlesung Multivariate Statistik. Zugehörigkeit: Modul Forschungsmethoden M.Sc. Psychologie und Basis- oder Vertiefungsmodul Forschungsmethoden im M.Sc Empirische Bildungsforschung.

In der Psychologie und in der Bildungsforschung interessieren uns häufig multidimensionale Zusammenhänge, wie beispielsweise der statistische Einfluss möglicher erklärender Faktoren am Lernerfolg von Schülern. Hierbei steht man vor dem Problem, dass die erklärenden Variablen sowohl quantitative, als auch qualitative Datenstruktur besitzen. Das Seminar hat die Zielsetzung aufzuzeigen, dass Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen sprachlicher Natur und weniger mathematischer Natur sind. Die statische Logik und deren Spezialfälle (kategoriale und kontinuierliche Datenstrukturen) sowie deren Anwendungsfelder (additive & kontrollierende) werden besprochen. Darüber hinaus werden die Voraussetzungen & Annahmen für die Verfahren vorgestellt und kritisch reflektiert.

Inhalt:

Inhalt der Vorlesung sind Verfahren für multivariate Zusammenhänge in der Psychologie und der Empirischen Bildungsforschung. Im Vordergrund steht das Allgemeine Lineare Modell mit Verfahren wie Varianzanalyse und Regression, weiter wird u.a. die Faktorenanalyse behandelt.

Voraussetzung für das Seminar:

• Deskriptive Statistik: Idee des statistischen Schließens ( p-Wert, und -Fehler, Hypothesen, Teststärke, Aussagekraft, Standardfehler, Prüfgrößen, Prüfverteilungen, Interpretierbarkeit, Annahmeverletzungen)
• Einfaktorielle Inferenzstatistik: T- Test, X² Test, F-Test, einfache lineare Regression
• Umgang mit einer Statistiksoftware (SPSS oder R)

Empfohlene Literatur:

Literatur zum Nacharbeiten: Falls Sie etwas nachlesen möchten:

• Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim, Basel: Beltz. --> ausführliches deutsches Lehrbuch
• Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer. --> der Klassiker zum Nachschauen
• Holling, H & Schmitz B. (Hrsg.), Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation. Göttingen: Hogrefe. --> sehr guter Einstieg (allerdings nur für einen ersten Überblick)
• Holling, H. & Gediga, G. (2010). Statistik Deskriptive Verfahren. Göttingen: Hogrefe. --> zum nachlesen und verstehen

Tutorium Forschungsmethoden

Dozent/in:

Pauline Ehrsam

Angaben:

Tutorien

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Übung Multivariate Statistik - Gruppe A, B & C

Dozent/in:

Marie-Ann Sengewald

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Mo, Mi, 10:00 - 12:00, Raum n.V.
Mo, 12:00 - 14:00, Raum n.V.
Die Übungen werden virtuell unter Verwendung von Microsoft Teams angeboten.

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Diese Übung gehört zur Vorlesung Multivariate Statistik (im Modul Forschungsmethoden M.Sc. Psychologie und im Basis- oder Vertiefungsmodul Forschungsmethoden M.Sc. Empirische Bildungsforschung)

Inhalt:

In der Übung werden die Inhalte der Vorlesung anhand von Übungsbeispielen vertieft. Zusätzlich wird eine Einführung in die Statistik-Software R gegeben. Basierend auf R werden Anwendungsbeispiele vorgeführt und Übungsaufgaben bereitgestellt.