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Psychologisches Institut Psychologische Methodenlehre, Evaluation und Statistik

Studium

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

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Literatur für Masterprüfung FS24

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 bzw. 2021). An introduction to statistical learning: With applications in R. Springer.
(Prüfungsrelevant sind die Kapitel 1-10 aus der Auflage von 2013 bzw. die Kapitel 1-9 und Kapitel 12 aus der Auflage von 2021. Die restlichen Kapitel aus der Auflage von 2021 sowie 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.)