Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
200017 VO Statistik für Fortgeschrittene (2018W)
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Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Donnerstag 24.01.2019
- Dienstag 05.03.2019 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Dienstag 30.04.2019 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Dienstag 18.06.2019 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 11.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 18.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 25.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 08.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 15.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 22.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 29.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 06.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 13.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 10.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 17.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 24.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 31.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die VO gibt eine Einführung in Grundlagen, Anwendung (SPSS) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden: multiple lineare Regression, logistische und multinomiale Regression, Kovarianzanalyse, Moderations- und Mediationsanalysen, Multilevel-Modelle, Hauptkomponentenanalyse (PCA) & exploratorische Faktorenanalysen (EFA), Clusteranalyse. Ein Ausblick auf konfirmatorische Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie auf die latente Klassenanalyse (LCA) wird ebenso gegeben.Methode: Vortag, bereitgestellte SPSS-Beispiele zum selbständigen Nachrechnen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung (Multiple-Choice).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Für eine positive Note müssen 60% der maximal erreichbaren Punkte in der Prüfung erzielt werden.
Prüfungsstoff
Inhalte der VO.
Literatur
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Los Angeles: Sage.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Weinheim: Beltz.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Weinheim: Beltz.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:37