In Statistik I geht es um die erste Einführung in die Statistik im Psychologiestudium. Dafür betrachten wir die Grundstruktur von R, Datenimport, einfache Grafiken, Deskriptivstatistiken, Verteilungsfunktionen und einige Tests.

In Statistik II werden naheliegenderweise die Inhalte aus Statistik I vertieft. Behandelt werden u.a. Matrixalgebra, multiple Regression und Varianzanalysen. Außerdem gucken wir uns ein paar R-spezifische Dinge wie ggplot2 oder das Schreiben eigener Funktionen an.

Das Modul PsyMSc1 ist in zwei Teile untergliedert, Forschungsmethoden und Evaluation I und II. In F&E I geht es um multivariate Vorhersagemodelle, die als (multivariate) Erweiterung des Allgemeinen Linearen Modells angesehen werden können. Beispielsweise wird die Regressionsanalyse erweitert, um auch bestimmte Abhängigkeiten in den Daten modellieren zu können, sowie um auch dichotome abhängige Variablen vorhersagen zu können. Neben der multivariaten Erweiterung der Varianzanalyse (ANOVA) werden auch Datenvorbereitungsmaßnahmen vorgestellt, welche den/die Anwender/in beim Verstehen der Struktur in den Daten unterstützen sollen. Die inhaltlichen Sitzungen werden hierbei durch die Umsetzung in R unterstützt

Das Modul KliPPsMSc5 ist in zwei Teile untergliedert. Im ersten Semester besuchen Sie ein Seminar, im zweiten Semester eine Vorlesung. Die hier bereitgestellten Inhalte beziehen sich auf die Seminare im ersten Semester - also den Teil 5a des Moduls. In diesem Seminar werden wir die Analysen aus verschiedenen Artikeln aus der klinischen Forschung nachvollziehen und reproduzieren. Dabei unterteilen wir das Ganze in vier Blöcke - Regression, gemischte Modelle, Netzwerkanalyse und Meta-Analyse. Die Beiträge befassen sich vor allem mit der Umsetzung in R - theoretische Grundlagen vertiefen wir in der Sitzungen vor Ort.

Diagnostik – Praktikum

Forschungsmodul Methoden

Meta-Analyse im A&O-Kontext

Independence in R