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offen:
Beschreibung: Description: Recent years have seen an explosion of longitudinal data within psychology and related fields, along with many developments in the analysis of such data. As the complexity of both data and analytic methods increase, basic descriptive output in the form of visualisations becomes ever more important -- sometimes as a means of gaining an initial exploratory understanding of a phenomenon or dataset, and sometimes to gain understanding of a particular analytic method. The intent of this work is to provide an initial overview of visualisation for longitudinal data, considering the goal of visualisation (e.g. visualize a trajectory of anger over time in one subject, or visualise the relation between mathematics and language skills over development), and various approaches available. Specific sub-topics (e.g., visualizing longitudinal model fit) are also possible to consider.
Literature:
Xu, T. L., De Barbaro, K., Abney, D. H., & Cox, R. F. (2020). Finding structure in time: Visualizing and analyzing behavioral time series. _Frontiers in Psychology_, _11_, 1457.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2020.01457/full
West, V. L., Borland, D., & Hammond, W. E. (2015). Innovative information visualization of electronic health record data: a systematic review. _Journal of the American Medical Informatics Association_, _22_(2), 330-339.
https://academic.oup.com/jamia/article/22/2/330/695186
Kontakt: Charles Driver, E-Mail
Beschreibung: One common argument throughout psychology's replication crisis has been the need for better theory. Where should such theory come from however? This literature review will center around works examining the link between theory, statistical models, and data, and the iterative process whereby each improves as a result of developments in the others. The thesis aims to contribute to a more refined comprehension of the interplay between theory and statistical modeling in psychology, informing future research endeavors in this domain. Specific sub-topics such as theories of development, psychopathology, etc, are possible.
Literature:
Borsboom, D., van der Maas, H. L., Dalege, J., Kievit, R. A., & Haig, B. D. (2021). Theory construction methodology: A practical framework for building theories in psychology. _Perspectives on Psychological Science_, _16_(4), 756-766.
https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1745691620969647
Fried, E. I. (2020). Theories and models: What they are, what they are for, and what they are about. _Psychological Inquiry_, _31_(4), 336-344.
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1047840X.2020.1854011
Kontakt: Charles Driver, E-Mail
Beschreibung: In der psychologischen Methodenlehre werden vorwiegend Simulationsstudien eingesetzt, um die Eigenschaften von statistischen Verfahren zu untersuchen. Diese Studien treten dabei an die Stelle von empirischen Studien, welche sonst in vielen Bereichen der Psychologie als Forschungsmethode eingesetzt werden. Die Grundidee besteht darin, zunächst per Computer (z.B. über die Software R) künstliche Datensätze mit bekannten Eigenschaften zu generieren, und dann das statistische Verfahren, welches untersucht werden soll, auf diese Daten anzuwenden. Da die Eigenschaften der künstlichen Daten (z.B. ob Mittelwertsunterschiede vorliegen) bekannt sind, kann untersucht werden, ob die Schlussfolgerungen des zu untersuchenden statistischen Verfahrens (z.B. eines Tests zum Erkennen von Mittelwertsunterschieden) richtig sind. Diese Literaturarbeit soll zunächst einen Überblick geben, wann Simulationsstudien anstelle von empirischen Studien eingesetzt werden können, und wie solche Studien grundsätzlich aufgebaut sind. Bei Bedarf können weiterführende Themen, wie z.B. Software zur Durchführung von Simulationsstudien oder konkrete Beispiele für solche Simulationsstudien behandelt werden.
Literatur:
Boulesteix, A. L., Groenwold, R. H., Abrahamowicz, M., Binder, H., Briel, M., Hornung, R., ... & Sauerbrei, W. (2020). Introduction to statistical simulations in health research. BMJ open, 10(12), e039921. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-039921
Sigal, M. J., & Chalmers, R. P. (2016). Play It Again: Teaching Statistics With Monte Carlo Simulation. Journal of Statistics Education, 24(3), 136-156. https://doi.org/10.1080/10691898.2016.1246953
Kontakt: Rudolf Debelak, E-Mail
Beschreibung: In vielen Bereichen der Psychologie werden geschriebene und gesprochene Texte analysiert, um daraus Schlussfolgerungen für psychische Prozesse und Eigenschaften zu ziehen. Fortschritte im Bereich des Machine Learning, welche in den letzten Jahren erzielt wurden, ermöglichen es, Teile dieser Textanalysen weitgehend automatisiert durchzuführen. Die vorliegende Arbeit soll zunächst einen groben Überblick über die zentralen Schritte einer solchen Textanalyse geben. Bei Bedarf können darüber hinaus weiterführende Themen, wie geeignete Softwarepakete oder konkrete Anwendungen der Machine-Learning gestützten Textanalyse in der Psychologie behandelt werden.
Literatur:
Kennedy, B., Ashokkumar, A., Boyd, R. L., & Dehghani, M. (2021). Text Analysis for Psychology: Methods, Principles, and Practices. https://doi.org/10.31234/osf.io/h2b8t. Preprint verfügbar unter: https://psyarxiv.com/h2b8t/
Kjell, O., Giorgi, S., & Schwartz, H. A. (2023). The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers. Psychological Methods. https://doi.org/10.1037/met0000542. Preprint verfügbar unter: https://psyarxiv.com/293kt/
Kontakt: Rudolf Debelak, E-Mail
Beschreibung: Faktorenanalysen sind wichtige Datenanalyseverfahren für viele Bereiche der Psychologie, z.B. um die dimensionale Struktur von Phänomenen wie Persönlichkeit zu untersuchen, oder die Eigenschaften von Tests und Fragebögen zu prüfen. Für die Teilschritte explorativer Faktorenanalysen (z.B. Entscheidung über die Faktorenanzahl, Extraktion, Rotation) gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Methoden. Die Literaturarbeit soll einen umfassenden Ueberblick über
verfügbare Methoden geben, und dann deren Eignung für empirische Anwendungen in der Psychologie auf der Basis methodischer Literatur kritisch diskutieren.
Möglicher Einstieg:
Preacher, K.J., & MacCallum, R.C. (2003). Repairing Tom Swift's
electric factor analysis machine. Understanding Statistics, 2,
13-43. doi:10.1207/S15328031US0201_02
Kontakt: Carolina Fellinghauer, E-Mail
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