Inhalt

Abstract:

Verstehen und Einschätzen multivariater Ergebnisse soll das Wissen vermitteln, wie empirische Studien, die multivariate Verfahren darstellen, gelesen, interpretiert und kritisch einzuschätzen sind. In diesem Kurs soll – ähnlich wie im bestehenden Kurs „Verstehen und Einschätzen empirischer Ergebnisse (Vempirie)“ - nicht gerechnet, sondern bereits vorliegende Ergebnisse „nur“ verstanden werden. Der Kurs soll sich vor allem an Bachelor-Studenten richten, die in ihrem Studium zunehmend vor der Aufgabe stehen, Studien mit multivariaten Inhalten lesen und verstehen, aber noch nicht berechnen zu müssen.

Gliederung:

0 Einführungsmodul
1 Unterschiedliche Verfahren
2 Komplexe Zusammenhänge verstehen: Die Multiple Regressionsanalyse
3 Moderator- oder Mediatoranalyse? Differenzierung der Verfahren
4 Unterschiede zwischen mehreren unabhängigen Gruppen: Varianzanalyse
5 Gruppen über einen längeren Zeitraum betrachten - Varianzanalyse mit Messwiederholung
6 Post-Hoc Tests, eine Ergänzung zu Modul 4 und 5
7 Faktorenanalyse

Detaillierter Inhalt:

Modul 1: Unterschiedliche Verfahren.
In diesem Modul wurde eine Übersicht erstellt, die anhand von einleuchtenden Beispielen die Notwendigkeit der Verfahren im Bezug zu den entsprechenden Fragestellungen in der multivariaten Statistik erläutert.

Modul 2: Komplexe Zusammenhänge verstehen: Die Multiple Regressionsanalyse.
Dieses Modul soll die Grundlagen zum Verständnis der multiplen Regressionsanalyse schaffen und weiterhin die in Studien dargestellten Informationen zur Regressionsanalyse mit diesem Wissen um das Verfahren verzahnen.

Modul 3: Moderator- oder Mediatoranalyse? Differenzierung der Verfahren.
Dieses Modul soll die in Modul 2 erlernten Grundlagen vertiefen. Oft ist es für Studierende schwierig zu unterscheiden, wo der Unterschied zwischen einer Moderator- und eine Mediatoranalyse liegt und warum welches Verfahren für welche Fragestellung benötigt wird.

Modul 4: Unterschiede zwischen mehreren unabhängigen Gruppen: Varianzanalyse.
In diesem Modul wird das Verfahren der Varianzanalyse erläutert und dargestellt. Wie sind Studien zu interpretieren, in denen diese Verfahren zur Anwendung kamen? Wo kann es zu Fehlinterpretationen gekommen sein? Wie können graphische Darstellungen gelesen werden?

Modul 5: Eine Gruppe über einen längeren Zeitraum betrachten: Varianzanalyse mit Messwiederholung.
Um eine Gruppe zu mehreren Zeitpunkten vergleichen zu können, bedarf es der Varianzanalyse mit Messwiederholung. Kompetenzen zu diesem Verfahren werden in diesem Modul vermittelt.

Modul 6: Post-Hoc-Tests.
Ergänzend zu den Modulen 4 und 5 soll hier auf das Verfahren der Post-Hoc-Tests eingegangen werden. Die Post-Hoc-Tests sind in der Lage zu untersuchen, ob es z.B. einen signifikanten Unterschied zwischen Gruppe 1, Gruppe 2 oder Gruppe 3 gab. Die unterschiedlichen Verfahren der Post-Hoc-Tests sollen in diesem Modul vermittelt werden. Die Bedeutung wird anhand gut und weniger gut durchgeführter Studien aufgezeigt.

Modul 7: Faktorenanalyse.
In diesem Modul soll die Kompetenz vermittelt werden, zu erkennen, ob explorative/konfirmatorische Faktorenanalysen in Studien richtig durchgeführt wurden, ob wichtige Aspekte nicht berücksichtigt bzw. dargestellt wurden und ob sich damit die eventuell postulierte Bedeutung der Studie relativiert.

Schwierigkeitsgrad:

Erfahrene, Einsteiger

Lehr-/Lernform:

Virtuelles Seminar

Interaktionsformen mit dem System/Betreuer:

Übungsaufgaben für Selbstlernbetrieb, Übungsaufgaben, E-Mail

Interaktionsformen mit Mitlernenden:

E-Mail, Forum

Kursdemo:

zur Kursdemo

Schlagworte:

Wissenschaftliche Methoden, Statistik

Nutzung

Zielgruppe:

Alle Fachrichtungen, Schlüsselqualifikationen für Studierende

Nutzbar im Studiengang:

Kurs ist in allen Studiengängen sinnvoll nutzbar, in denen multivariate empirische Ergebnisse interpretiert werden müssen.

Geeignet für Berufsfeld:

Für alle Berufsfelder geeignet, in denen empirische Studien gelesen oder auch geschrieben werden müssen.

Formale Zugangsvoraussetzungen:

keine

Erforderliche Vorkenntnisse:

Lernerinnen und Lerner sollten mit den Grundlagen der Statistik vertraut sein.

Erforderliche Vorkenntnisse bzgl. Handhabung der Lernplattform:

-

Verantwortlich

Trägerhochschule:

Uni Erlangen-Nürnberg (FAU)

Anbieter:

Prof. Dr. Svenja Bedenlier

Autoren:

Fabian Gebauer, Marion Meyerolbersleben

Betreuer:

Dipl.-Psych. Marion Meyerolbersleben

Prüfung

Verstehen und Einschätzen multivariater Ergebnisse

Art der Prüfung:

Online-Testat

Prüfer:

Prof. Dr. Svenja Bedenlier

Anmeldeverfahren:

keine Anmeldung erforderlich

Prüfungsanmeldefrist:

–

Prüfungsabmeldefrist:

–

Kapazität:

–

Prüfungsdatum:

–

Prüfungszeitraum:

–

Prüfungsdauer:

–

Prüfungsort:

online

Zustündiges Prüfungsamt:

Heimathochschule der Studierenden

Zugelassene Hilfsmittel:

–

Formale Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

unbenotet: Forum + Online-Abschlusstest; benotet: Forum + Online-Abschlusstest + Studienarbeit

Inhaltliche Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Grundlage sind die Inhalte des Kurses

Zertifikat:

Ja ((un-)benoteter Schein)

Anerkennung an folgenden Hochschulen:

FH Regensburg, Uni Bamberg, Uni Erlangen-Nürnberg (FAU)

Sonstige Anerkennung:

Fragen Sie im Zweifelsfall in Ihrem Prüfungsamt nach, ob die Leistung für Ihr Studium anerkannt wird.

Online-Prüfungsan-/-abmeldung:

Nein

Bemerkung:

Prüfungsleistung: benotet: OPEN BOOK; unbenotet: Online-Abschlusstest zum Ende der Kurslaufzeit

Erforderliche Technik

Browser:

Nutzungsbedingungen

Gebühren:

Nein

Nutzungsentgelte:

für andere Personen als (reguläre) Studenten der vhb Trägerhochschulen nach Maßgabe der Benutzungs- und Entgeltordnung der vhb

Copyright:

Institut für Lern-Innovation (FAU)

Hinweise zur Nutzung:

-