Studium

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Themen für Masterarbeiten am Lehrstuhl Methodenlehre

 

Alle Themen sind für Studierende aus allen vier Master-Schwerpunkten geeignet. Wenn Sie sich für eines der Themen interessieren, wenden Sie sich bitte per Email direkt an die genannte Kontaktperson.

Masterarbeits-Thema Kontaktperson
Eigenschaften von Random Forest Variable Importance Maßen c.strobl@psychologie.uzh.ch
Eine Evaluation verschiedener Ansätze adaptiven Testens rudolf.debelak@psychologie.uzh.ch

 

Literatur für die Masterprüfung am Lehrstuhl Methodenlehre HS 2017

 

Hinweise:

  • Vorausgesetzt wird ein guter Überblick über den Stoff der Vorlesungen Statistik 1 (ehemals Modul 101, Teil 1 und 2) und Statistik 2 (ehemals Modul 160, Teil 1 und 2).
  • Es wird empfohlen, die Literatur beim ersten Lesen in der angegebenen Reihenfolge durchzugehen.
  • Sie müssen keine Formeln auswendig können, sollten aber die wenigen für das jeweilige Verfahren zentralen Formeln erklären können.
  • Besonders wichtig ist, dass Sie für jedes der beschriebenen Verfahren erklären können, was die statistische Grundidee dahinter ist und für welche Art von Fragestellungen und welche Art von Daten es eingesetzt wird.

 

Literatur:

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning: With applications in R. New York: Springer.
(Lab- und Exercises-Kapitel sind nicht prüfungsrelevant.)

Strobl, C., Malley J., & G. Tutz (2009). An introduction to recursive partitioning: Rationale, application and characteristics of classification and regression trees, bagging and random forests. Psychological Methods, 14(4), 323-348.

Peugh, J. (2010). A practical guide to multilevel modeling. Journal of School Psychology, 48, 85-112.
(Appendix ist nicht prüfungsrelevant.)

Bliese, P.D., & Ployhart, R.E. (2002). Growth Modeling Using Random Coefficient Models: Model Building, Testing, and Illustrations. Organizational Research Methods, 5, 362-387.
(R Befehle sind nicht prüfungsrelevant.)

Jebb, A.T., Tay, L., Wang, W., & Huang, Q. (2015). Time series analysis for psychological research: examining and forecasting change. Frontiers in Psychology, 6, 727.

Strobl, C. (2015). Das Rasch-Modell - Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis (3. Auflage). München, Mering: Rainer Hampp Verlag.
(Nur Kapitel 1, 2 und 5; nur zentrale Modellgleichungen sind prüfungsrelevant.)