Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
200172 SE Theorie u. Empirie wissenschaftlichen Arbeitens (Klinische Psychologie und Gesundheitspsychologie) 2 (2024W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Fr 20.09.2024 11:18 bis So 22.09.2024 11:13
- Abmeldung bis So 22.09.2024 11:13
Details
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 09.10. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 16.10. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 23.10. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 30.10. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 06.11. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 13.11. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 20.11. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 27.11. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 04.12. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 11.12. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 08.01. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 15.01. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 22.01. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
- Mittwoch 29.01. 16:45 - 20:00 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 09.10.2024 12:46
- Data management in Excel and R
- Data analysis in R and JASP
- Data visualization in Excel, R, and JASP
- Data interpretation and discussion
- Making a poster presentationContents:
- Class work: frontal lectures, practical exercises, and oral presentation
- Lab work: research tasks within projects conducted at the CSN unitClass will be held in presence.Teaching language is English.