Übung Multivariate Verfahren M.Psy.205
Aktuell
- 23.11.2022: Die Studienleistung für das Modul Multivariate Statistik M.Psy.505 wird eingetragen, wenn die Noten für die Klausur eingetragen werden. Da die Vorleistung nicht überprüft wird, z. B. durch ein Referat oder eine Anwesenheitsliste, wird die Vorleistung bei allen Prüflingen als gegeben gesehen.
- 05.11.2022: Die Modulprüfung findet in Präsenz statt, wie geplant. Gutes Gelingen!
- 26.09.2022: Die Modulprüfung im WS 2022/2023 findet statt am 05.11.2022, Laufzeit von 10:00 - 16:00, Einlass ab 9:00, Näheres
- 26.09.2022: Die Ergebnisse der meisten Prüfungen sind einsehbar in Flexnow.
- 14.07.2022: Bitte vergessen Sie nicht, sich neben der Anmeldung zum Modul auch zur Prüfung anzumelden.
- 13.07.2022: Testweise werden wir am Do, 14.07.2022 das BBB-Streaming der Übung laufen lassen unter der URL:
https://bbb25.psych.uni-goettingen.de/b/pze-mnz-2xj-4g1 - 17.06.2022: Im Vorkurs-Material unter [Datenaufbereitung und -modifikation] sind Screencasts zu Merging und Missing Data hinzugekommen und verlinkt. Ein Dankeschön an Yannick!
- 8.6.2022: EvaSys informiert: Ihre Lehrveranstaltungsevalution im SoSe 2022:
Ihre Lehrveranstaltung (LV) 630966, M.Psy.205 Multivariate Statistik, A/Bist für die ONLINE-IN-PRÄSENZ-Lehrveranstaltungsevaluation ausgewählt worden.
Die Durchführung der Evaluation ist vom 30.06.2022, 2:00:00 AM bis 17.07.2022, 11:59:00 PM möglich. - 25.04.2022: Ab sofort steht ein weiters Aufgabenblatt zur Datenaufbereitung zur Verfügung, hier zum Teilaspekt [Indexbildung].
- 25.04.2022: Auf dem Teaching-Server funktioniert das Knitten von PDF-Dokumenten nicht, HTML und Word als Ausgabeformat für genknittete Rmd Dateien aber sind möglich. Es fehlt (bisher) eine geeignete LaTeX Installation.
- 19.04.2022: Die erste Fragemöglichkeit zu dem Vorkurs findet statt am 19.04.2022 von 16:00 - 18:00 unter https://meet.gwdg.de/b/pet-fgr-2ga Hier beantworten wir Fragen zu den Inhalten der Vorkurs-Materialien.
- 29.03.2022: Eine erste Version der Materialien zum Selbststudium: [Umgebung von R am Institut].
- 10.03.2022: In eigener Sache: Wer sich vorstellen kann, als Tutorin oder Tutor im SS 2022 in dieser Veranstaltung zu arbeiten, möge sich bitte bei mir melden: pzezula@uni-goettingen.de
- 10.03.2022: Ganz im Sinne der Rundmails des Präsidiums mit dem Wunsch nach möglichst viel Präsenz im SS 2022 planen wir, die Übung in Präsenz im Computerpool der Psychologie durchzuführen. Auch die Prüfung soll in Präsenz im blauen Turm der Universität durchgeführt werden.
- 10.03.2022: Das MV-Pad für Fragen und Antworten für diese Veranstaltung findet sich unter:
https://pad.gwdg.de/s/8S9K_qz5w
Hier können Fragen gestellt werden und wir veröffentlichen unsere Antworten dazu bzw. unsere Lösungstipps.
Alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Übung können hier direkt Fragen einstellen. Fragen, die uns in E-Mails zugeschickt werden oder in den Videokonferenzen gestellt werden und von denen wir glauben, sie sind für die Allgemeinheit von Interesse, stellen wir ebenso anonym hier ein.
Dies ist ein öffentliches Dokument. Stellen Sie hier daher nur anonyme Beiträge ein. Auch die Beiträge aus anderen Quellen anonymisieren wir. - 10.03.2022: Die Online-Zeit für den Einführungs-Workshop ist in der Tabelle ganz unten zu finden.
Die URL zur BBB-Konferenz des Einführungs-Workshops wie übrigens auch der wöchentlichen Veranstaltung, ist:
https://meet.gwdg.de/b/pet-fgr-2ga - 10.03.2022: Wenn für die Screencasts nach einem PW gefragt wird, ist das MV (großes M, großesV).
Veranstaltungen und Inhalte
Alle zur Verfügung gestellten Materialien finden Sie in der folgenden Tabelle verlinkt.
| Thema | Ressourcen | VL/Kap Field | |
|---|---|---|---|
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Informationen zur Ausarbeitung |
[Infos] zur Ausarbeitung/Modulprüfung Parameter (Beispiele und Erklärungen): parms.html
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| Do, 21.07.2022 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Harry Potter und die Ausarbeitung |
Aufgabenblatt: sheet_harry_potter |
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Do, 14.07.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 Evaluation läuft 30.6.-17.7.2022 |
Clusteranalyse |
Aufgabenblatt: sheet_cluster.html Beispiele und Erklärungen: |
Everitt, Kap. 12 |
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Do, 07.07.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 Evaluation läuft 30.6.-17.7.2022 |
Mehrebenenanalyse - Multi Level Analysis |
Aufgabenblatt: sheet_mlm.html Beispiele und Erklärungen: |
Field Kap. 19 |
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Do, 30.06.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 Evaluation läuft 30.6.-17.7.2022 |
Hauptkomponentenanalyse PCA |
Aufgabenblatt: sheet_pca_fa.html |
Field Kap. 17 |
| Do, 23.06.2021, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Multivariate Analyse |
Aufgabenblatt: sheet_manova.html Beispiele und Erklärungen: manova.html |
Field Kap. 16 |
| Do, 16.06.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Messwiederholungs- und mixed Designs |
Aufgabenblatt: sheet_repeated_measure.html Beispiele und Erklärungen: |
Field Kap. 13 |
| Do, 09.06.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Logistische Regression |
Aufgabenblatt: sheet_log_reg Beispiele und Erklärungen: glm_logistic.html |
Field Kap. 8 |
| Do, 02.06.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 26.05.2022 ist Himmelfahrt, keine Übung |
Allgemeines lineares Modell |
Aufgabenblatt (kleiner Einstieg): Aufgabenblatt: sheet_anova Kein wirkliches Aufgabenblatt, aber im Stil davon:
Beispiele und Erklärungen: |
Field, Kap 7, Regression Kap. 9 - 12 comparing means |
| Do, 19.05.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Multiple Regression |
Aufgabenblatt: sheet_multiple_regression.html Beispiele und Erklärungen: lm_mult.html |
Field, Kap 7, Regression |
| Do, 12.05.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Einfache Regression |
Aufgabenblatt: sheet_simple_regression.html Zusatz-Aufgabenblatt: Einfache Regression und Vergleich mit T-Test Beispiele und Erklärungen: lm.html |
Field: Kap 6, Correlation, Kap 7, Regression |
| Do, 05.05.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Grafiken mit ggplot() |
Aufgabenblatt: sheet_plots.html
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Field: Kap. 4, Exploring data with graphs |
| Do, 28.04.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 |
Datenaufbereitung |
Aufgabenblatt: sheet_environment_transformation.html Aufgabenblatt Indices: Herausforderung: Aufgabenblatt: |
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| Do, 21.04.2022, 10:15-11:45, 12:15 - 13:45 erster Präsenztermin |
erster Präsenztermin, Einstieg Fragen und Erklärungen zu Vorkurs: Arbeitsumgebung Psychologie Göttingen Indices generieren |
[Infrastruktur R in der Göttinger Psychologie] |
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| Di - Fr, 19 - 22.4.2022, je 16:00 - 18:00, Online-Präsenz mit Fragemöglichkeit und Erklärungen zum Einführungskurs. Virtuell unter https://meet.gwdg.de/b/pet-fgr-2ga |
Vorkurs:
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Inhalt und Struktur: block_intro_virt.html Beispiele und Erklärungen: transformation.html |
Field: Kap. 3: The R environment |
| Ab Anfang April bis zum Semesterbeginn |
Vorkurs: Selbststudium mit Unterstützung
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Organisatorisches
Diese Veranstaltung ist Teil des Moduls "Multivariate Verfahren". Basis ist die Vorlesung "Multivariate Verfahren" im SS 2022, die von Prof. Uwe Mattler angeboten wird. VL im [StudIP] unter "Vorlesung M.Psy.205 Multivariate Statistik" (Anmeldung erforderlich).
Das Seminar bzw. die Übung hier konzentriert sich auf die praktische Umsetzung der in der Vorlesung vorgestellten Verfahren mit dem Statistikpaket R. Wir planen im SS 2022 die Veranstaltung in Präsenz durchzuführen im [Computerpool] (Heinrich-Düker-Weg 12, Erdgeschoss, Raum 0.481), der auf 30 Arbeitsplätze limitiert ist. Daher werden zwei Paralleltermine angeboten, um genügend Plätze für alle Master-Studierenden zur Verfügung stellen zu können.
Wir setzen zum Semesterbeginn gewisse Kenntnisse in R voraus, hauptsächlich bezüglich Datenaufbereitung und Datenmodifikation. Ebenso sollten Sie die IT Infrastruktur der Göttinger Psychologie kennen, soweit sie die Nutzung von R betrifft. Hierzu bieten wir einen strukturierten Kurs zum Selbststudium an mit vielen Screencasts, Übungen und Materialien. Fragen zum Vorkurs können Sie über das MV-Pad https://pad.gwdg.de/s/8S9K_qz5w stellen. In der ersten Semesterwoche sind wir Di - Fr täglich von 16:00 - 18:00 virtuell erreichbar unter: https://meet.gwdg.de/b/pet-fgr-2ga
Themen, Materialien, Zeiten, Termine etc. werden laufend auf dieser Seite in der Tabelle oben veröffentlicht.
Tutoren
Glücklicherweise fanden sich doch noch zwei Hilfskräfte für die Übung MV:
- Charlotte von Bremen <c.vonbremen@stud.uni-goettingen.de>
- Yannick Michael Endres <y.endres@stud.uni-goettingen.de>
Konzeptionelles und Materialien
In der Übung sollen Sie lernen, die in der Vorlesung vorgestellten statistischen Verfahren und grafische Visualisierungen in R umzusetzen.
Wenn Sie eine didaktisch sehr gute und strukturierte Einführung in die Verfahren und ihre Nutzung in R suchen, empfehlen wir Field et al. (2012).
Sie bekommen in der Übung Übungsblätter ("Sheets"), zeitversetzt auch mit Lösungsvorschlägen. Im interaktiven Teil der Übung können Sie Fragen und Erklärungswünsche zu diesen Übungsblättern äußern.
Außerdem erhalten Sie Zugriff auf unsere Units. Das sind Sammlungen von Beispielen mit R-Code sowie Erklärungen zu ausgewählten Aspekten. Basis dieser Sammlungen sind meist Fragen und Wünsche, die im Laufe der Zeit an uns herangetragen wurden. Bitte erwarten Sie keine geordnete, strukturierte Einführung in die entsprechenden Themen, dafür verweisen wir auf Field et al (2012) und die Vorlesung. Häufig finden Sie am Ende der Units einen Abschnitt Check, in dem wir unserer Ansicht nach wichtige Punkte zusammentragen.
Zu einer Reihe von Aspekten stellen wir Ihnen Screencasts zur Verfügung, die üblicherweise am Ende der Units verlinkt sind.
Weiterhin pflegen wir ein geteiltes Dokument, das MV-Pad [https://pad.gwdg.de/s/8S9K_qz5w ], in dem Sie inhaltliche Fragen stellen können und auf die wir normalerweise zeitnah reagieren. Dies soll, neben E-Mails, eine weitere asynchrone Möglichkeit für Sie sein, Hilfe zu bekommen.
Themen
Die Themen der Übung orientieren sich an den Inhalten der Vorlesung. Wir setzen die Kenntnis der Infrastruktur zum Arbeiten mit R in der Göttinger Psychologie voraus. Außerdem setzen wir voraus, dass Sie die Schritte zur Datenaufbereitung in R beherrschen. Der oben erwähnte Einführungsblock soll Ihnen eine Möglichkeit geben, sich diese Kenntnisse im Selbststudium anzueignen und dabei Unterstützung zu bekommen.
In der Vorlesung vorgestellte, graphische und statistische Verfahren:
- Graphische Darstellungen
- Lineare Regression
- Multiple Regression
- Allgemeines Lineares Modell (GLM)
- Im Rahmen des GLM Varianzanalytische Designs und varianzanalytische Messwiederholungsdesigns, auch gemischt
- Logistische Regression (als Beispiel des verallgemeinerten linearen Modells)
- Multivariate Analyse (im Sinne von multiplen Outcome Variablen)
- PCA
- Faktoren-Analyse
- Cluster-Analyse
- Multi-Level-Modelle
- ...
Vorab-Workshop zu R-Studio und R-Markdown sowie in die Datenaufbereitung mit R
Gewisse Voraussetzungen sollten Sie für diese Übung erfüllen. Ggf. können Sie sich im Selbststudium vor Beginn der Veranstaltung fehlende Kenntnisse aneignen. Wir unterstützen Sie dabei. Es geht um zwei inhaltliche Themenbereiche:
Einführung in R-Studio und R-Markdown Hier sollen Sie die Arbeitsumgebung kennenlernen, die während des gesamten Semesters und auch in der Ausarbeitung (Prüfung) genutzt werden wird. Dabei wird R als Statistik-Programmiersprache vorgestellt, seine Einbettung in R-Studio sowie die Möglichkeiten, die R-Markdown bietet, um automatisiert Auswertungen und dynamisch Berichte zu erstellen. Alle Unterlagen für die Übung werden als R-Markdown-Dateien zur Verfügung gestellt.
Der Focus liegt auf dem Kennenlernen der spezifischen Arbeitsumgebung in der Psychologie in Göttingen. Inhaltliche Aspekte werden nur soweit mit einbezogen, als sie zum Kennenlernen bzw. Einüben dieser Umgebung notwendig sind.
Alle weiteren Informationen oben in der Tabelle.
Datenaufbereitung und Datenmodifikation Hier sollen Sie lernen, Rohdaten in eine Form zu bringen, in der sie für die statistischen Analysen benutzt werden können. Dies ist ein regelmäßiges Problem, das häufig sehr viel mehr Mühe macht und Zeit kostet, als die eigentlichen Analysen. Behandelt werden sollen dabei verschiedene Möglichkeiten der Umorganisation von Datensätzen, der Bildung neuer Variablen und die strukturelle Umwandlung von Daten z. B. zwischen dem sog. Long-Format und dem Wide-Format.
Alle weiteren Informationen oben in der Tabelle.
Diese Themen sind Voraussetzung für den Umgang mit R als Auswertungswerkzeug, haben aber inhaltlich eher weniger mit der Thematik "Multivariate Verfahren" (MV) zu tun.
Literatur
Brian S. Everitt (2010): Multivariable Modeling and Multivariate Analysis for the Behavioral Sciences.
Grundlage für die MV-Vorlesung und für die Übung. Die Auswahl der Themen/Verfahren und richtet sich nach den Kapiteln dieses Buches.
Die Übung konzentriert sich als Basis auf:
Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field (2012): Discovering Statistics using R.
Wir empfehlen auch den [Entscheidungsbaum] von Vorberg & Blankenberger (1999): Die Auswahl statistischer Tests, Psychologische Rundschau (1999), 50, pp. 157-164
https://doi.org/10.1026//0033-3042.50.3.157
Abschlussarbeit/Modulprüfung
[Infos] zur Ausarbeitung/Modulprüfung.
Links:
[Startseite] der Veranstaltung im SS 2021. Möglicherweise veraltet oder teilweise nicht mehr konsistent.
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