Modul PY2300-KP06

Statistik 2 (Statistik2)

1 Semester

Jedes Wintersemester

VARIANZANALYSE (ANOVA):
Varianzanalyse für unabhängige Stichproben
Varianzanalyse für abhängige Stichproben / mit Messwiederholung
Problem der Multiplen Vergleiche
ALLGEMEINES LINEARES MODELL:
Grundbegriffe und Grundanahmen des Allgemeinen Linearen Modells
Einfache und multiple lineare Regression
Regressionsdiagnostik
Multikollinearität
Einblick in die Modellidagnostik (Informationskriterien, Likelihood)
Zusammenhang zwischen varianzanalytischen Verfahren und Regression
Multikollinearität
POWER UND EFFEKTSTÄRKEN
Effektstärken im Überblick
Fallzahlplanung und A-priori-Powerberechnung
NICHT-PARAMETRISCHE VERFAHREN:
Nicht-parametrische Verfahren im klassichen Sinne (Rang-basierte Verfahren)
Nicht-parametrische Verfahren im erweiterten Sinne (Permutationstests, Bootstrapping)
VERTIEFUNG:
Praktische Übung der Verfahren mit verschiedener statistischer Auswertungssoftware (z.B. R, SPSS, JASP)

Die Studierenden sollen regressions- und varianzanalytische Konzepte und Verfahren der quantitativen Datenanalyse, die für die Erhebung psychologischer Daten und deren Auswertung von zentraler Bedeutung sind, erlernen und kritisch beurteilen
Die Studierenden sollen komplexere, aber anwendungsreklevante Konzepte und Verfahren wie Powerberechnung, Nicht-parametrisches Verfahren, oder Multiple Vergleiche kennen und kritisch beurteilen können
Anwendung des neu erworbenen Wissens zur Lösung statistischer Aufgaben
Aneignung von Kompetenzen in der Handhabung eines Statistikprogramms (z.B. R, SPSS, JASP)
Befähigung zur angemessenen und selbstständigen Interpretation statistischer Ergebnisse

Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M.: Statistik und Forschungsmethoden - Beltz. 1. Auflage, 2010
Wirtz, M., Nachtigall, C.: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 2 - Beltz Juventa. 6. Auflage, 2012