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HYBRID: Methoden der Evaluationsforschung II - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 55038 Kurztext
Semester SS 2022 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 120 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 120
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr 1
Credits für IB und SPZ
E-Learning Veranstaltung aufzeichnen/streamen  
Hyperlink http://www.metheval.uni-jena.de
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch die Dozierenden möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch die Teilnehmenden möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch die Dozierenden möglich.
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Di. 12:00 bis 14:00 w. 12.04.2022 bis
12.07.2022
Carl-Zeiß-Straße 3 - HS 5   findet statt  
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Koch, Tobias, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
PRO Psych. Methodenlehre u. Eval.Forschung
Inhalt
Leistungsnachweis

ECTS: 3

Lerninhalte

In dieser Veranstaltung werden Verfahren der Veränderungsmessung vertiefend behandelt. Insbesondere werden verschiedene Mehrebenen- und Strukturgleichungsmodelle zur Analyse von Längsschnittdaten vorgestellt. Die Studierenden kennen die methodischen Zusammenhänge und Unterschiede zwischen den Verfahren und können die Verfahren auf empirische Daten zur Klärung von inhaltlichen Fragestellungen anwenden. In den praktischen Anteilen der Vorlesung wird gezeigt, wie die Verfahren in der freien Statistiksoftware R spezifiziert und die gewonnen Ergebnisse interpretiert werden. Studierende kennen die Vorteile und Grenzen der behandelten statistischen Modelle und können diese kritisch einordnen.

 

Unter anderem werden folgende Verfahren vorgestellt.

-          Kovarianzanalyse und ANOVA mit Messwiederholung

-          Mehrebeneanalyse (univariate Wachtsumskurvenmodelle)

-          Latent Growth Curve Models (single indicator and multiple indicator)

-          Modelle mit autoregressiven Strukturen

-          Latent State-Trait Modelle

 

Literatur:

Geiser, Christian (2019). Longitudinal Structural Equation Modeling with Mplus. The Guilford Press

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2022 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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