vhb-Kursprogramm
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Kursdetails
- Anbieterhochschule
- Uni Erlangen-Nürnberg (FAU)
- Kurs-ID
- LV_551_1489_1_82_1
- Fächergruppe
- Schlüsselqualifikationen
- Teilgebiet
- Methodenkompetenz
- Titel (englisch)
- Understanding and Assessing Multivariate Results
- Bemerkungen
- Online Seminar ohne Präsenzanteil - Beachten Sie, dass der Kurs erst am 20.10.2025 startet! Vorher können Sie nur die Demoversion des Kurses aufrufen.
- Kursanmeldung
- 01.10.2025 00:00 Uhr bis 12.03.2026 23:59 Uhr
- Kursabmeldung
- 01.10.2025 00:00 Uhr bis 12.03.2026 23:59 Uhr
- Kursbearbeitung / Kurslaufzeit
- 20.10.2025 bis 14.03.2026
- Bereitstellung der Kursinhalte
- -
- Freie Plätze
- unbegrenzt
- Anbieter
Prof. Dr. Svenja Bedenlier
- Umfang
- Details zur Anrechnung in den FAQs
- SWS
- 2
- ECTS
- 3
- Sprache
- Deutsch
- Kurs ist konzipiert für
Kurs ist in allen Studiengängen sinnvoll nutzbar, in denen multivariate empirische Ergebnisse interpretiert werden müssen.
- Online Prüfungsanmeldung
- Nein
Verstehen und Einschätzen multivariater Ergebnisse
Anmeldung: Anmeldung nicht möglich - Anmeldefrist beachten
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.
Lern-/Qualifikationsziele:
-
Lehrveranstaltungstyp:
Virtuelles Seminar
Interaktionsformen mit Betreuer/in:
Übungsaufgaben für Selbstlernbetrieb, Übungsaufgaben, E-Mail
Interaktionsformen mit Mitlernenden:
E-Mail, Forum
Kursdemo:
Nutzung
Kurs ist konzipiert für:
Kurs ist in allen Studiengängen sinnvoll nutzbar, in denen multivariate empirische Ergebnisse interpretiert werden müssen.
Formale Voraussetzungen:
keine
Erforderliche Vorkenntnisse:
Lernerinnen und Lerner sollten mit den Grundlagen der Statistik vertraut sein.
Hinweise zur Nutzung:
-
Kursumsetzung (verwendete Medien):
-
Erforderliche Technik:
-
Nutzungsentgelte:
für andere Personen als (reguläre) Studenten der vhb Trägerhochschulen nach Maßgabe der Benutzungs- und Entgeltordnung der vhb
Rechte hinsichtlich des Kursmaterials:
Institut für Lern-Innovation (FAU)
Verantwortlich
Anbieterhochschule:
Uni Erlangen-Nürnberg (FAU)
Anbieter:
Autoren:
Fabian Gebauer
Marion Meyerolbersleben
Betreuer:
Prüfung
Verstehen und Einschätzen multivariater Ergebnisse
Art der Prüfung:
Online-Testat
Bemerkung:
Prüfungsleistung: benotet: OPEN BOOK; unbenotet: Online-Abschlusstest zum Ende der Kurslaufzeit
Prüfer:
Prof. Dr. Svenja Bedenlier
Prüfungsanmeldung erforderlich:
nein
Anmeldeverfahren:
–
Prüfungsanmeldefrist:
–
Prüfungsabmeldefrist:
–
Kapazität:
–
Prüfungsdatum:
–
Prüfungszeitraum:
–
Prüfungsdauer:
–
Prüfungsort:
online
Zuständiges 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:
Fragen Sie im Zweifelsfall in Ihrem Prüfungsamt nach, ob die Leistung für Ihr Studium anerkannt wird.
Kursverwaltung
Kursprogramm SS25
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