Modul M3 - Multivariate Statistik

Bachelorstudiengang Psychologie

Modulverantwortlicher:

Dr. Matthias Rudolf

Bachelorstudiengang Psychologie, empfohlen im 3. Semester (obligatorische Lehrveranstaltung)

Umfang:

2 SWS Vorlesung
2 SWS Seminar (Computerseminar) in 5 Gruppen
Einschreibung für die Computerseminare erforderlich

Wöchentliche M3-Sprechstunde in der Vorlesungszeit:

Jeden Montag, 11.45-12.30 Uhr, BZW A317 während der Vorlesungszeit und danach bis zum Klausurtermin
Sprechstunde ausschließlich für mit dem Modul M3 zusammenhängende Fragen bzw. Probleme

Inhalt:

Die Veranstaltung verfolgt das Ziel, die Studierenden mit den für psychologische Fragestellungen besonders bedeutsamen multivariaten Verfahren der Biostatistik (Multiple Korrelations- und Regressionsanalyse, logistische Regressionsanalyse, exploratorische Faktorenenalyse, mehrdimensionale Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse, Einführung in komplexe multivariate Verfahren) vertraut zu machen und zur praktischen Anwendung zu befähigen. In der Vorlesung werden die Methoden anwendungsorientiert dargestellt und anhand praktischer Beispiele aus psychologischen Untersuchungen diskutiert. In den Seminaren (Computerpraktika) erfolgt die Umsetzung der Kenntnisse mittels moderner Statistik-Software (SPSS) anhand ausgewählter Aufgabenstellungen.

Ablaufplan im WS 2019/2020:

(für Gruppe 1 - Montag, 2. DS geändert am 13.11.)

	Seminar Gr. 2 Montag, 5. DS, SE2/101	Seminar Gr. 4 Dienstag, 2. DS, SE2/101	Seminar Gr.5 Mittwoch, 2. DS, SE2/101	Seminar Gr. 1 Montag, 2. DS, SE2/101	Seminar Gr. 3 Montag, 6. DS, SE2/101	Vorlesung Donnerstag, 3. DS, ASB 28
14.10.-18.10.	---	---	---	---	---	E/ERA
21.10.-25.10.	E-SPSS	E-SPSS	E-SPSS	E-SPSS	E-SPSS	MRA
28.10.-01.11.	ERA	ERA	ERA	ERA	ERA	Feiertag
04.11.-08.11.	---	---	---	---	---	MRA
11.11.-15.11.	MRA I	MRA I	MRA I	MRA I	MRA I	LogRA
18.11.-22.11.	MRA II	MRA II	Feiertag	MRA II	MRA II	LogRA
25.11.-29.11.	LogRA	LogRA	MRA II	LogRA	LogRA	FA Abgabe PVL 1
02.12.-06.12.	FA I	FA I	LogRA	---	FA I	CA
09.12.-13.12.	FA II	FA II	FA I	FA I	FA II	UVA
16.12.-20.12.	CA	CA	FA II	FA II	CA	MVA
06.01.-10.01.	---	---	CA	CA	---	MVA
13.01.-17.01.	UVA	UVA	UVA	UVA	UVA	HLM Abgabe PVL 2
20.01.-24.01.	MVA I	MVA I	MVA I	MVA I	MVA I	LSM
27.01.-31.01.	MVA II	MVA II	MVA II	MVA II	MVA II	ZRA
03.02.-07.02.	KA	KA	KA	KA	KA	DA / Kons.

E	Einführung
E-SPSS	Einführung in die Arbeit mit SPSS
ERA	Einfache lineare Regressionsanalyse
MRA	Multiple lineare Regressionsanalyse und partielle Korrelationsanalyse
LogRA	Logistische Regressionsanalyse
FA	Faktorenanalyse
UVA	Mehrfaktorielle univariate Varianzanalyse
MVA	Multivariate Varianzanalyse, Varianzanalyse mit Messwiederholungen, Kovarianzanalyse
DA	Diskriminanzanalyse
CA	Clusteranalyse
ZRA	Zeitreihenanalyse
HLM	Ausblick auf komplexe multivariate Verfahren: Hierarchische lineare Modelle
LSM	Ausblick auf komplexe multivariate Verfahren: Lineare Strukturgleichungsmodelle
KA	Komplexe Anwendungsaufgabe

Basisliteratur:

Rudolf, M. & Buse, J. (2020). Multivariate Verfahren. Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS (3. Aufl.). Göttingen: Hogrefe.

Prüfungsrelevanz:

Durch das Modul können 6 Leistungspunkte (LP) erworben werden.
Die Leistungspunkte werden erworben, wenn die Modulprüfung bestanden ist.
Die Modulprüfung besteht aus einer Klausurarbeit (90 Minuten). Die Modulnote ist die Note der Klausurarbeit.
Prüfungsvorleistungen (PVL) sind Modul-begleitende Aufgaben. Die Prüfungsvorleistung gilt als erbracht, wenn die Hälfte der bei den Aufgaben erreichbaren Gesamtpunkte erreicht wird.
Einzelheiten zu den Prüfungsvorleistungen bzw. zur Prüfung werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.
Eine Nach- bzw. Wiederholungsprüfung wird im Sommersemester angeboten.
Ein Tutorium zur Vorbereitung auf die Nach- bzw. Wiederholungsprüfung wird nicht angeboten.

Lehrmaterial für das WS 2019/20:

Die Folien der Vorlesungen sowie die Materialien der Computerseminare stehen in der Regel spätestens eine Woche vor dem jeweiligen Veranstaltungstermin an dieser Stelle bereit.
Der Termin eventueller Aktualisierungen wird angegeben.
Alle Dateien sind Passwort-geschützt. Das Passwort wird in der ersten Vorlesung bekanntgegeben.
Die Unterlagen zur ersten Vorlesung stehen zwei Tage vor der Vorlesung ohne Passwort zur Verfügung.
Bitte bringen Sie die Unterlagen zu den jeweiligen Veranstaltungen ausgedruckt bzw. in elektronischer Form mit.

Probeklausur:

Probeklausur

Prüfungsvorleistungen (PVL-Aufgaben):

PVL-Aufgaben Teil 1; Abgabetermin: 28.11.
Ergebnisse PVL 1
PVL-Aufgaben Teil 2; Abgabetermin: 16.01.

PVL

Hier finden die Liste der Matrikelnummern derjenigen Studentinnen und Studenten, die die notwendige Punktzahl bei den PVL erreicht haben und somit die PVL erfolgreich absolviert haben.
Prüfen Sie bitte unbedingt, ob Ihre Matrikelnummer in der Liste enthalten ist.
Falls Ihre Matrikelnummer in der Liste nicht enthalten ist, melden Sie sich (nach der Vorlesung oder während der Sprechzeit) bitte spätestens bis 25.01. bei Dr. Matthias Rudolf

Folien der Vorlesungen:

Vorlesung E/ERA
Vorlesung MRA I
Vorlesung MRA II
Vorlesung logRA
Vorlesung FA
Vorlesung CA
Vorlesung UVA
Vorlesung MVA I und MVA II
Vorlesung HLM
Vorlesung LSM
Vorlesung ZRA
Vorlesung DA

Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung:

Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung I; Lösungsbesprechung am 24.10.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung II; Lösungsbesprechung am 14.11.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung III; Lösungsbesprechung am 21.11.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung IV; Lösungsbesprechung am 05.12.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung V; Lösungsbesprechung am 12.12.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung VI; Lösungsbesprechung am 19.12.
Aufgaben zur Prüfungsvorbereitung VII; Lösungsbesprechung am 23.01.

Aufgaben, Daten u.a. zu den Computerseminaren: