Applied statistics

We are pleased that you are interested in writing a Bachelor's or Master's thesis on a topic related to applied statistics. Please contact us to discuss your ideas and details.
CONTACT: Dr. Matthias Rudolf

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We continuously offer Bachelor's and Master's theses on various topics in applied statistics. The focus is on application-oriented presentations of selected methods, comparisons with "classical" statistical methods, descriptions of the special possibilities in the evaluation of psychological studies as well as concrete recommendations for the application with the help of statistical software (primarily SPSS, if interested also R, HLM, ...). The aim of the work is primarily to make work easier and to provide recommendations for students or other future users of the methods discussed.

If you choose a topic in applied statistics, you can expect
--> clearly limited topics in terms of content,
--> precisely calculable time expenditure,
--> no own data collection,
--> free time management,
--> individual supervision and extensive support,
--> and, above all, grateful future users of the methods covered.

Possible topics for statistical-methodological Bachelor's and Master's theses:

Selected topics primarily for Bachelor theses:

* Regression analytical models
* Generalized linear models
* Modern inferential statistical methods

Selected topics primarily for Master's theses:

* Hierarchical linear models (HLM)
* Multilevel structural equation models
* Complex regression analytical models

Important information for Bachelor students:

• In the application process for all three psychology Master's degree programs at TU Dresden, statistical-methodological Bachelor's theses are equivalent to substantive Bachelor's theses from the respective fields and are recognized without restriction.
• Bachelor's theses can be started after completion of module M3.

Master's theses (Master's degree program HPSTS) since 2016:

Yannick Daniel Stadtfeld (in progress): Regularisierte regressionsanalytische Verfahren in der psychologischen Forschung.
Svea Paukstadt (2020): Mehrebenen-Strukturgleichungsmodelle in Mplus:
Eine anwendungsorientierte Darstellung von Datenanalysen in
der psychologischen Forschung.
Gerda Börner (2018): Mehrebenenmodelle mit binären Outcomes in SPSS und R - Eine anwendungsorientierte Darstellung an einem wirtschaftspsychologischen Beispiel.
Marika Petrenz (2016): Möglichkeiten der Umsetzung von Hierarchischen Linearen Modellen in SPSS im Kontext der Blickbewegungsforschung.

Completed bachelor theses since 2013:

Magdalena Pötschke (2023). Metaanalytische Verfahren in der Psychologie. Darstellung der Umsetztung in SPSS.
Paul Stutz (2022). Äquivalenztests in der Psychol,.ogie. Grundlagen, Beispiele und Umsetzung in R und SPSS.
Josephine Thoß (2022). Modellierung experimentalpsychologischer Reaktionszeitdaten: Simulation Verallgemeinerter Linearer Gemischter Modelle in R.
Anna Weiske (2020). Planung des optimalen Stichprobenumfangs bei Varianzanalysen mit Messwiederholung mittels G*Power5 und R. Veranschaulicht an Beispielen aus der klinischen Psychologie.
Viola Kopsch (2019). Bayes'sche Statistik: eine Alternative zur Signifikanzprüfung der Nullhypothese.
Markus Stratmann (2019). Metaanalysen in SPSS - Darstellung an einem klinisch-psychologischen Beispiel.
Marlon Esmeyer (2019). Generalized Estimating Equations im Kontext der Experimentalpsychologie - Umsetzung und Darstellung in R und SPSS.
Emma Roßbach (2018). Modellgütevergleiche in Mehrebenenmodellen und ihre Umsetzung in R.
Anna Friederike Strietzel (2018). Anwendung heteroskedastizitäts-konsistenter Standardfehler in allgemeinen linearen Modellen und die Umsetzung in SPSS und R. Veranschaulicht an Beispielen aus der Personalpsychologie.
Julia Elmers (2018). Modellgütevergleich in Hierarchisch Linearen Modellen in R im Kontext von Depression, Kognition und Fatique bei Multipler Sklerose.
Adriana Böttcher (2018). Kanonische Korrelationsanalyse in R im Kontext experimentalpsychologischer Untersuchungen.
Malte Lüken (2018). Gammaregression - Reaktionszeitanalyse im Kontext von ADHS.
Christina Sophie Wegewitz (2018). Darstellung & Umsetzung der Ridge-Regression in R mit Anwendung in der Psychotherapieforschung.
Laurentius Georgi (2018): Möglichkeiten der Umsetzung von Hierarchischen Linearen Modellen in R im Kontext klinisch-psychologischer Forschung.
Tobias Riemschüssel (2018): Ordinale Regression in der Psychologie. Verfahren, Anwendung und Umsetzung mit R.
Imke Böse (2017): Multinomiale logistische Regression: Darstellung der Wirkungsweise und praktische Umsetzung in R und SPSS an Beispielen aus der Wirtschaftspsychologie.
Peggy Wehner (2017). Regressionsmethode Partielle kleinste Quadrate: Darstellung der Wirkungsweise und praktische Umsetzung in R an Beispielen aus der Klinischen Psychologie.
Johannes Rudolph (2017). Anwendung gruppensequentieller Verfahren bei klinisch-psychologischen Fragestellungen.
Antonia Schmitt (2016). Anwendung der Regressionsmethode Partielle Kleinste Quadrate (PLS) auf klinische Fragestellungen in der Psychologie.
Ulrike Senftleben (2015). Fehlende Werte in psychologischen Untersuchungen: Problem, Lösungsansätze und Realisierungsoptionen in SPSS.
Ernst Peter Richter (2014). Design und Analyse Cluster-randomisierter Studien in klinisch psychologischen Untersuchungen.
Johanna Popp (2014). Das Modell der moderierten Mediation als Mittel zur Auswertung klinisch-psychologischer Fragestellungen.
Mirja Hollmann (2014). Anwendung des Bootstrap-Verfahrens auf die einfache lineare Regressionsanalyse in der Psychologie - Hintergrund und Umsetzung mit R.
Teresa Karrer (2014). Die Anwendung der Ridge-Regression zur Lösung klinisch-psychologischer Fragestellungen.
Sophia Haitsch (2014). Interaktionseffekte in binär-logistischen Regressionsanalysen und deren Interpretation im Rahmen klinisch-psychologischer Forschungsfragen.
Justus Zimm (2014): Mittelung ordinaler Korrelationskoeffizienten am Beispiel des Gamma-Koeffizienten und dessen Anwendung in der Psychologie.
Bettina Groschopp (2014). Ordinale Regression in der klinisch-psychologischen Forschung: Modell, Anwendungen und Umsetzung mit SPSS.
Aileen Wosniak (2013). Kanonische Korrelationsanalyse in der Psychologie: Modell, Anwendung und Umsetzung mit SPSS.
Fritjof Harder (2013). Analyse schief verteilter Daten des GHQ-12 mit dem Generalisierten Linearen Modell: Vergleichende Robustheitsuntersuchungen von negativer Binomialregression, Varianzanalyse und Kruskal-Wallis-Test.
Julia Mittenzwei (2013). Multinomiale Logistische Regression in der Psychologie. Modell und Anwendungsempfehlungen.

Completed diploma thesis:

Anne Kersting (2013).  Generalized Estimating Equations in der Psychologie. Einführung in die Methodik der Regression für korrelierte Daten und Darstellung des Vorgehens in SPSS und R.
Fabian Baum (2012). Generalisierte Lineare Modelle in der Psychologie. Die Auswertung von Häufigkeiten und anderen nicht normalverteilten Merkmale.