Dauer:
1 Semester | Angebotsturnus:
Jedes Wintersemester | Leistungspunkte:
6 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Master Hörakustik und Audiologische Technik 2022 (Pflicht), Hörakustik und Audiologische Technik, 1. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - PY2300-V: Statistik 2 (Vorlesung, 2 SWS)
- AT4300-Ü: Statistik 2 (Übung, 1 SWS)
- AT4300-S: Forschungsmethoden: Bildgebung und Biosignalanalyse (Seminar, 1 SWS)
| Workload: - 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
- 100 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
- 60 Stunden Präsenzstudium
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Lehrinhalte: | - 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
- 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)
- FORSCHUNGSMETHODEN:
- Einführung in die Klinisch-neurowissenschaftlichen Forschungsmethoden, d.h., PET, fMRT, EEG, Blickbewegungsuntersuchungen
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - 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
- Erweiterung der Fähigkeiten in Problemlöse- und Urteilskompetenz
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: |
Modulverantwortliche: Lehrende: |
Literatur: - 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
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Sprache: - Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
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Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben sowie ein Seminarvortrag
Modulprüfung(en):7
- AT4300-L1: Forschungsmethoden in den Verhaltens- und Neurowissenschaften, Klausur, 100% der Modulnote
Prüfungsleistungen gelten als erbracht, wenn sie mit mindestens ausreichend bewertet wurden. |
Letzte Änderung: 8.6.2021 |
für die Ukraine