Themen für Bachelorarbeiten

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  • Identifkation von unaufmerksamen Probanden

    Beschreibung: Häufig werden Probanden im Laufe einer Testung unaufmerksam oder unmotiviert. Sie antworten dann nicht mehr auf den Inhalt der Fragen, sondern wollen einfach nur so schnell wie möglich und mit dem geringsten Einsatz von Ressourcen fertig werden. In diesem Projekt entwickeln wir neue statistische Methoden im Themenkomplex dynamischer Strukturgleichungsmodelle mit latenten Klassen, mit denen unaufmerksamen Personen identifizieren werden können.
    Themen für Bachelorarbeiten konzentrieren sich auf die Aufarbeitung existierender Verfahren zur Aufdeckung von unaufmerksamen Verhalten.
    Anzahl Arbeiten für dieses Thema: 1-2
    Zeitrahmen: 8–12 Wochen
    Eingabedatum: 12.11.2019
    Kontakt: Prof. Dr. Holger Brandt, E-Mail

    Status: offen (erfasst / geändert: 12.11.2019)
  • Mediatorvariablen in Interventionsstudien

    Beschreibung: Die zuverlässige Aufdeckung von Mediatorvariablen ist ein umstrittenes Thema. Vorhandene Methoden liefern häufig nur statistische Artefakte und zwar dann, wenn wesentliche Drittvariablen (Kovariaten) im Modell nicht berücksichtigt werden (Verletzung der sog. "no-unmeasured confounder"-Annahme). Hier soll ein neu entwickeltes Verfahren angewandt und getestet werden, das robustere Schätzungen liefert, wenn diese Drittvariablen ignoriert werden.
    Themen für Bachelorarbeiten können die Aufarbeitung alternativer statistischer Verfahren für kausale Mediatormodelle (z.B. nichtparametrische Schätzer oder Erweiterungen für Modelle mit der "no-unmeasured confounder"-Annahme) sowie Metaanalysen für existierende Mediatoranalysen darstellen.
    Anzahl Arbeiten für dieses Thema: 1-2
    Zeitrahmen: 8–12 Wochen
    Eingabedatum: 12.11.2019
    Kontakt: Prof. Dr. Holger Brandt, E-Mail

    Status: offen (erfasst / geändert: 12.11.2019)
  • Misspezifikation in Strukturgleichungsmodellen

    Beschreibung: Misspezifikation in Strukturgleichungsmodellen
    Beschreibung: Strukturgleichungsmodelle sind eine sehr häufig angewandte Modellklasse in der Psychologie. Leider sind Ergebnisse nur dann zuverlässig interpretierbar, wenn keine Misspezifikationen vorliegen (z.B. Kreuzladungen, die nicht modelliert wurden). In diesem Projekt werden (a) vorhandene Methoden dahingehend überprüft, ob sie solche Fehlspezifikationen aufdecken können, (b) wie robust sie dagegen sind, und (c) welche Alternativschätzer (z.B: MIIV-2SLS) effiziente und robuste Schätzungen liefern.
    Themen für Bachelorarbeiten können die Aufarbeitung von Literatur zum Thema Fehlspezifikation in Strukturgleichungsmodellen und anderen Bereichen (z.B. Item-Response-Modelle) sein.
    Anzahl Arbeiten für dieses Thema: 1-2
    Zeitrahmen: 8–12 Wochen
    Eingabedatum: 12.11.2019
    Kontakt: Prof. Dr. Holger Brandt, E-Mail

    Status: offen (erfasst / geändert: 12.11.2019)