Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Einführung in lineare Strukturgleichungsmodelle mit R (lavaan) (Arbeitsgemeinschaft)

Inhalt: Der Kurs gibt eine Einführung in die Theorie und praktische Anwendung von linearen Strukturgleichungsmodellen. Der Kurs behandelt vor allem die Messfehlertheorie und verschiedene Messmodelle für kontinuierliche und kategoriale beobachte Variablen (KTT und IRT). Darüber hinaus werden Modelle für Mediationsanalysen und Multigruppenvergleiche vorgestellt und diskutiert. Ziel des Kurses ist, die behandelten Verfahren (i.e., Modelle) selbstständig in R (lavaan) umzusetzen und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Voraussetzung für den Kurs sind solide Kenntnisse in der linearen Regressionsanalyse. Grundkenntnisse in der Programmiersprache R sind nicht erforderlich, aber wünschenswert. The course gives an introduction to the theory and practical application of linear structural equation models. The course focuses on measurement (error) theory and different measurement models for continuous and categorical observed variables (CTT and IRT). In addition, mediation and multi-group models are discussed. The aim of the course is to learn how to run such analyses in R (lavaan) and correctly interpret the results. Prerequisite for the course are a solid knowledge in linear regression analysis. Basic knowledge of the programming language R is not necessary, but desirable.

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Einführung in Mehrebenenanalysen mit R (Ime4) (Seminar/Übung)

Dozent/in: Tobias Koch

Inhalt: Der Kurs gibt eine Einführung in die Theorie und praktische Anwendung von Multilevelanalysen (Synonyme: hierachical linear models, mixed effects models, random coefficients models). Mehrebenenanalysen können als Erweiterung der linearen (multiplen) Regressionsanalyse auf hierarchische (bzw. geschachtelte) Datenstrukturen angesehen. Der Kurs behandelt vor allem Datenstrukturen, die in der empirischen Sozialforschung (z. B. experimentelle Designs, Daten mit Gruppen von Personen, Längsschnittdaten) vorzufinden sind. Im Rahmen des Kurses werden verschiedene Anwendungsbeispiele für Mehrebenenmodelle (mit 2 Ebenen) aufgezeigt und diskutiert. Ziel des Kurses ist die praktische Anwendung von Mehrebenenmodelle auf reale Daten in R (lme4). Voraussetzung für den Kurs sind solide Kenntnisse in der linearen (multiplen) Regressionsanalyse. Grundkenntnisse in der Programmiersprache R sind nicht erforderlich, aber wünschenswert. The course gives an introduction to the theory and practical application of multilevel analysis (synonyms: hierarchical linear models, mixed effects models, random coefficients models). Multilevel analysis can be viewed as an extension of the linear (multiple) regression analysis to hierarchical (or nested) data structures. The course deals mainly with data from empirical social research (i.e., experimental designs, data with groups or teams, longitudinal data). As part of the course different application examples of multilevel models (for 2 level data) are shown and discussed. The aim of the course is the practical application of multilevel models to real data in R (lme4). Prerequisite for the course are a solid knowledge in linear (multiple) regression analysis. Basic knowledge of the programming language R is not necessary, but desirable.

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SPSS Schulung (Seminar/Übung)

Dozent/in: Benedikt Küttel

Termin:
Einzeltermin | Mo, 11.01.2016, 08:00 - Mo, 11.01.2016, 16:00 | Raumangabe fehlt
Einzeltermin | Di, 12.01.2016, 08:00 - Di, 12.01.2016, 16:00 | W 130a Edulab

Inhalt: Das Seminar bietet eine Einführung in die Statistiksoftware SPSS und eignet sich daher besonders für Studierende, die planen, eine empirische Abschlussarbeit zu schreiben. Die folgenden Themen werden behandelt: Eingeben/Einlesen von Daten in SPSS Generieren/Transformieren von Variablen Umgang mit der SPSS-Datenausgabe und dem SPSS-Syntax Datenauswertung (deskriptive Statistik, Inferenzstatistik) Interpretation der SPSS-Ergebnisausgabe

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Statistische Auswertung mit Stata (Vorlesung/Übung)

Dozent/in: Deniz Karaman Örsal

Inhalt: Der Schwerpunkt des Workshops ist die statistische Analyse der Daten mit Hilfe der Statistik-Software Stata. Stata ist weit verbreitet in Sozial- und Naturwissenschaften eingesetzt. Die folgenden Themen werden im Workshop behandelt: graphische Darstellung, Kreuztabellen, Testen auf Hypothesen, ANOVA, Regressionsanalyse usw.

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