Quantitative Methoden 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Verteilungen und Zusammenhangsmasse,

Die Vorlesung vermittelt grundlegende Kenntnisse der Statistik und bereitet Studierende auf die Erhebung, Analyse, Interpretation und Kommunikation quantitativer Daten vor. Die Studierenden sollen befähigt werden, quantitative Resultate und wissenschaftliche Studien kritisch zu bewerten und eigene Forschung methodisch fundiert durchzuführen.

Die Relevanz dieser Vorlesung für die Zukunft und den Beruf liegt in der wachsenden Bedeutung datenbasierter Entscheidungen in allen Bereichen der Psychologie. Absolventen werden in die Lage versetzt, quantitative Ergebnisse zu verstehen, zu interpretieren und zu bewerten. Die Vorlesung fördert kritisches Denken, analytische Fähigkeiten und die digital literacy.

Methodenkompetenzen:

• Nutzung digitaler Technologien:
  • Studierende kennen Herausforderungen und Lösungen bei der statischen Datenverarbeitung.
  • Studierende können die Statistiksoftware Jamovi bedienen und fachgerecht auch neue Problemstellungen anwenden.
  • Studierende zeigen eine offene und kritische Haltung gegenüber Jamovi und anderer Statistiksoftware.
• Analyse:
  • Studierende kennen Analysetechniken für psychologiebezogene Daten.
  • Studierende können typische Problemstellungen der Psychologie quantitativ analysieren und die Resulate interpretieren.
  • Studierende zeigen eine Problemlösende und Methodenkritische Herangehensweise an quantitative psychologische Fragestellungen.
• Forschung:
  • Studierende kennen statistisch sinnvolle Forschungsdesigns und -methoden für quantitative Auswertungen.
  • Studierende können unter Anleitung eingegrenzte Forschungsprojekte skizzieren, durchführen, statistisch Auswerten und die Resultate kritisch interpretieren.
  • Studierende zeigen eine kritische und reflektierte Einstellung gegenüber eingener und fremder statistischer Auswertungen.

Selbstkompetenzen:

• Kritisches Denken
  • Studierende kennen datengestützte und statistische Argumentationen.
  • Studierende können ebendiese kritisch hinterfragen und bewerten und methodische Lücken erkennen.
  • Studierende zeigen eine kritische und selbstkritische Haltung gegenüber quantitativer Informationen.
• Problemlösen:
  • Studierende kennen statistische Techniken zur Analyse und Lösung von Problemen, welche mit einem quantitativen Ansatz gelöst werden sollen.
  • Studierende können quantitative Probleme einschätzen und auf die entsprechenden statistischen Analsyetechniken zurückführen.
  • Studierende erkennen eine Lösungspluralität für quantitative Fragestellungen.

Die Inhalte

• Schätzungen und Konfidenzintervalle
• Tests für den Vergleich der zentralen Tendenzen einer Gruppe mit einem fixen Wert oder dem zentralen Wert einer zweiten Gruppe und dazugehörige Effektstärkendiskussion.
• Verfahren zur Testsauswahl
• Verschiedene Korrelationsarten und Absicherung gegen Null.
• Tests und Schätzer rund um Zähldaten.

werden vermittelt mit Anleitung zu Kommunikation der quantitativen Resultate und Berechnungsmethoden mithilfe der Statistiksoftware Jamovi.

• Vorlesung mit integrierten Übungen
• Übungen zum Selbststudium und Übungsbesprechung in der Vorlesung und in fakultativen Tutoratsgruppen

Besuch folgender Module: Einführung in die Quantitative Sozialforschung und Erkenntnistheorie.

Eine aktive Teilnahme wird erwartet.

Note 1-6 (halbe Note)

• BORTZ J., SCHUSTER C.: Statistik für Human und Sozialwissenschaftler, Springer 2010.
• FIELD A., MILES J., FIELD Z.: Discovering Statistics using R. Sage 2012.
• BÜHNER , ZIEGEL : Statistk für Psychologen und Sozialwissenscahftler. Pearson 2017.