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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Kurse: Kursinformationen

de  Methodenlehre III: Multivariate Verfahren

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer & Uwe Altmann, M.A.

Wintersemester 2012/2013, Kurs, Kurslänge: 20.25 Stunden, Sprache: Deutsch, Thema: Multivariate Statistik für Psychologen

Referent: Dr. Uwe Altmann
Zielgruppe: Bachelor, 5. Semester
Inhalt: Die Lehrveranstaltungen geben einen Überblick über und eine Einführung in gängige multivariate statistische Auswertungsverfahren. Multivariate Verfahren erlauben - in Abgrenzung zu univariaten Verfahren - die Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen mehr als zwei Variablen. Im einzelnen werden Verfahren vorgestellt zu Fragestellungen wie der Stärke des Zusammenhangs zwischen Variablen, der Testung von Gruppenunterschieden, der Vorhersage von Gruppenzugehörigkeiten, der Analyse von Datenstrukturen und dem Zeitverlauf mehrerer Variablen. Die in den Veranstaltungen behandelten Verfahren werden in begleitenden Übungen anhand konkreter Datenbeispiele und praktischer Datenanalysen (unter Verwendung von SPSS) vertieft.
Termine: Mittwochs 8:15 - 9:45 Uhr, erste Vorlesung 17.10.2012, letzte Vorlesung 06.02.2013
Ort: Ernst-Abbe-Platz 8 - HS E028 und SR 218
Sonstiges: Link zur Übung
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Datum Thema Videos Materialien
17.10.2012
  • Organisatorisches und Überblick
  • Wiederholung einiger Grundbegriffe
  • Wiederholung Varianzanalyse (ANOVA)
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24.10.2012
  • ANOVA - SPSS Output
  • Kontrasttests
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31.10.2012
  • Entfällt (Feiertag)
07.11.2012
  • Treatmenteffekte bei nicht randomisierten Studien
  • ANCOVA und Bestimmung adjustierter Mittelwerte
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14.11.2012
  • Vergleiche adjustierter Mittelwerte mit g-Funktionen
  • Kovarianzanalyse mit EffectLite
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21.11.2012
  • Vergleiche adjustierter Mittelwerte mit g-Funktionen
  • Spezialfälle
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28.11.2012
  • Kovarianzanalyse (ANCOVA) mit latenten Variablen
  • Anwendungsbeispiel mit EffectLite
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05.12.2012
  • Einführung zu Mehrebenenmodellen
  • Anwendungsbeispiel mit SPSS
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12.12.2012
  • Mehrebenenmodelle mit Level-1-Kovariate
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  • weiter mit den Folien der letzten Vorlesung
  • Tafelbilder
19.12.2012
  • Varianz-/Kovariazstruktur zufälliger Effekte
  • SPSS Output lesen
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  • weiter mit den Folien der letzten Vorlesung
  • Tafelbilder
09.01.2013
  • HLM und adjustierte Mittelwerte
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16.01.2013
  • HLM und aufgesplittete Level-1-Variablen
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23.01.2013
  • Ergänzungen zur letzten Vorlesung
  • HLM für Längsschnittsdaten I
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30.01.2013
  • HLM für Längsschnittsdaten II
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06.02.2013
  • Wiederholung und Fragestunde
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Informationen zu den Prüfungen

  • 1. Klausurtermin: Mo., 11.02.2013, 10:00 bis 12:00 Uhr, Max-Wien-Platz 1 - HS 1 Physik
    • Ergebnisse der Klausur
    • Klausureinsicht ist am 20.02.2013 von 16 bis 17 Uhr. Raumänderung: IfP, SR009. Aufgrund des großen Andrangs ist mit erheblichen Wartezeiten zu rechnen.
    • Weitere Termine zur Klausureinsicht finden Sie hier. Beachten Sie, zu diesen Terminen kann keine Beratung vorgenommen werden.

  • 2. Klausurtermin: Mi., 20.03.2013, 10:00 bis 12:00 Uhr, Carl-Zeiß-Straße 3 - HS 2

  • mündliche Prüfungen: nach dem 2. Klausurtermin wird mündlich geprüft. Für die Prüfungszulassung wenden Sie sich bitte an das Prüfungsamt, für den Prüfungstermin an unsere Sekretärin Frau Kartin Schaller.


Datensätze zum Üben



Empfohlene Literatur zum selbstständigen Lernen

Für die Vertiefung des Stoffes der Vorlesung und Übung werden folgende Bücher empfohlen. (Sie müssen diese Bücher NICHT für die Prüfung gelesen haben.)
  • Regressionstheorie
    Steyer, R. (2003). Wahrscheinlichkeit und Regression. Springer, Berlin. (Kapitel 6 bis 14)
  • Allgemeines Nachschlagewerk mit vielen Tips zur Inferenzstatistik bei Analysen mit SPSS
    Nachtigall, C. and Wirtz, M. (2009). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik - Statistische Methoden für Psychologen Teil 2. Juventa, Weinheim, 5. edition.
  • Allgemeines Nachschlagewerk mit vielen Tips zu Analysen mit SPSS
    Field, A. (2009). Discovering Statistics using SPSS. Los Angeles, Sage. 3. edition. (Kapitel 7, 9, 10, 11, 19)
    Landau, S. and Everitt, B. S. (2003) A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall
  • Mehrebenenmodelle, mixed models, Multilevel Analysen
    Raudenbush, St. W. and Bryk, A. S. (2002) Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. 2. ed., Thousand Oaks: Sage Publications
    Snijders, T. and Bosker, R. (1999) Multilevel Analysis. An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. London: SAGE Publications
    Singer, J. D. and Willett, J. B. (2003) Applied Longitudinal Data Analysis: Modeling Change and Event Occurrence. Oxford: Oxford University Press
    Peugh, J. L. and Enders, C. K. (2005) Using the SPSS Mixed Procedure to Fit Cross-Sectional and Longitudinal Multilevel Model. Educational and Psychological Measurement, 65(5), 717--741