Navigation auf uzh.ch

Suche

Psychologisches Institut Psychologische Methodenlehre, Evaluation und Statistik

Studium

Informationen zu unseren Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichnis und den zentralen Seiten zum Psychologie-Studium.

Wenn Sie Tutor:in für eine unserer Lehrveranstaltungen werden möchten, melden Sie sich bitte bei Nina Kramer.

Wenn Sie ein Forschungspraktikum an unserem Lehrstuhl absolvieren möchten, melden Sie sich bitte bei Dr. Mirka Henninger.

Wenn Sie ihre Bachelor- oder Masterarbeit mit dem Textsatzprogramm LaTeX schreiben möchten, finden Sie hier ein Skript dazu.

Themen für Bachelorarbeiten

Die Themen für Bachelorarbeiten finden Sie hier

Themen für Masterarbeiten

Die Themen für Masterarbeiten finden Sie hier

Literatur für Masterprüfung HS23

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 lernen, sollten aber alle Bestandteile der wenigen, für das jeweilige Verfahren zentralen, Formeln erklären können.
  • Sie sollten für jedes der beschriebenen Verfahren erklären können, was die statistische Grundidee dahinter ist, für welche Art von Fragestellungen und welche Art von Daten es eingesetzt werden kann.
  • Es werden keine Fragen zu R-Befehlen gestellt.
  • Erfahrungsgemäss ist es hilfreich, das Reden über statistische Verfahren vorher zu üben (indem Sie beim Lernen nicht nur Lesen/sich Notizen machen, sondern tatsächlich laut aussprechen, wie sie jemandem ein Verfahren erklären würden).

 

Literatur:

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (Hrsg.). (2013). An introduction to statistical learning: With applications in R. Springer.
(Lab- und Exercises-Kapitel sind nicht prüfungsrelevant.)
Strobl, C., Malley, J., & Tutz, G. (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. https://doi.org/10.1037/a0016973
Fokkema, M., & Strobl, C. (2020). Fitting prediction rule ensembles to psychological research data: An introduction and tutorial. Psychological Methods, 25(5), 636–652. https://doi.org/10.1037/met0000256
Jebb, A. T., Tay, L., Wang, W., & Huang, Q. (2015). Time series analysis for psychological research: Examining and forecasting change. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00727
Strobl, C. (2012). Das Rasch-Modell: Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis (2. erw. Aufl). Hampp.
(Nur Kapitel 1, 2 und 5; nur zentrale Modellgleichungen sind prüfungsrelevant.)

 

Bereichs-Navigation

Unterseiten von Studium