Lehre

aktuelle Prüfungstermine

WiSe 2024/2025 (unter Vorbehalt, erst verbindlich wenn ver?ffentlicht auf den Seiten des ZPA)

Bachelor

  • PSMETH/Modul 5: 12.02.2025 von 15:45 - 17:15 (Testcenter, 90min.)
  • STAT01/Modul 2: 17.03.2025 von 10:00 - 11:30 und 11:45-13:15 (Testcenter, 90 min., 2 Durchg?nge)
  • STAT02/Modul 6: 21.03.2025 von 10:00 - 11:30 (Testcenter, 90 min.)

Master

  • MFORME: 02.10.2024 von 13:00 - 14:30 (Testcenter, 90 min.)
  • MKOPS1 (MPO2020): 12.02.2025 von 15:45 - 17:15 (Testcenter, 90 min.)

 

SoSe 2025 (unter Vorbehalt, erst verbindlich wenn ver?ffentlicht auf den Seiten des ZPA)

Bachelor

  • PSMETH/Modul 5: 11.07.2024 von 10:00-11:30 und 11:45-13:15 (Testcenter, 90min., 2 Durchg?nge)
  • STAT01/Modul 2: 23.09.2024 von 10:00-11:30 (Testcenter, 90 min.)
  • STAT02/Modul 6: 25.09.2024 von 10:00-11:30 und 11:45-13:15 (Testcenter, 90 min., 2 Durchg?nge)

Master

  • MKOPS1: 02.09.2024 von 11:15 - 12:45 (Testcenter, 90 min.)

aktuelle Lehre

Die Arbeitsgruppe verantwortet derzeit in der Lehre die Bereiche Psychologische Forschungsmethoden sowie Statistik gem?? der Bachelor-Prüfungsordnung 2020. Im Master-Studiengang Psychologie (Prüfungsordnung 2020) beteiligen wir uns mit einem Modul zur Kognitionspsychologie (Psychomotorik und Handlungssteuerung), sowie an den Modulen Angewandte Psychologie sowie Fortgeschrittene Forschungsmethoden (Vorlesung Kognitive Modellierung).

Bachelorprüfungsordnung "Psychologie" 2020:

Modul "Psychologische Forschungsmethoden" im 1. und 2. Semester:

  • Seminar "Computergestützte Datenanalyse mit R" (jeweils Wintersemester): Einführung in die Statistiksoftware R mit praktischen ?bungen
  • Vorlesung "Einführung in die Forschungsmethoden" (jeweils Sommersemester): Wissenschaftsbetrieb, Geschichte und Grundlagen der Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie einschlie?lich Empirismus und Rationalismus, Messen und Skalenniveaus, Gütekriterien quantitativer Methoden, Versuchsleitereffekte, Grundlagen der experimentellen Methode, einfaktorielle Designs und 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育faktorielle Designs mit Interaktionen, Erhebungsmethoden im Rahmen quantitativer Methoden (einschlie?lich physiologischer Methoden), nicht-experimentelle Designs, Stichprobenziehung, speziellere Methoden (Signalentdeckungstheorie, Simulation/Modellierung), Replikationsproblematik und OpenScience

Modul  "Statistik 1" im 1. Semester:

  • Vorlesung: Deskriptive Statistik, Zusammenh?nge und Korrelation, einfache lineare Regression, Wahrscheinlichkeitstheorie (Grundlagen, Zufallsvariablen, Verteilungen), Logik der Inferenzstatistik, Punkt- und Intervallsch?tzung, t-Tests
  • ?bung: begleitende ?bung zur Vorlesung, teils Vertiefung theoretischer Aspekte, praktische Umsetzung mit R

Modul  "Statistik 2" im 2. Semester:

  • Vorlesung: Varianzanalyse (ein- und 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育faktoriell, mit Messwiederholung), fortgeschrittene Regressionstechniken (multiple lineare Regression, nicht-lineare Regression, logistische Regression), Kovarianzanalyse, Allgemeines Lineares Modell, Grundlagen Bayesianischer Statistik, Hauptkomponenten und Faktorenanalyse
  • ?bung: begleitende ?bung zur Vorlesung, teils Vertiefung theoretischer Aspekte, praktische Umsetzung mit R

 

Masterprüfungsordnung "Psychologie" 2020:

Modul "Kognitionspsychologie I" im 1. und 2. Semester:

  • Vorlesung "Psychomotorik und Handlungssteuerung" (jeweils Wintersemester): Methoden der Handlungspsychologie- und Psychomotorikforschung, klassische Befunde und Probleme, Verhaltenskonflikte, Ideomotorik, Multitasking, 2-Wege Modell der visuellen Informationsverarbeitung, biologische Grundlagen und St?rungen der Motorik
  • Verteifungsseminar (jeweils Sommersemester): Vertiefung ausgew?hlter Themen der Vorlesung

Modul "Fortgeschrittene Forschungsmethoden" im 2. Semester:

  • Vorlesung "Kognitive Modellierung": Grundlagen und Bedeutung mathematischer Modelle in der Kognitionspsychologie, Grundlagen spezifischer Modelle (Diffusionsmodelle, Akkumulatorenmodelle, ...), Simulationen, stochastische Differenz- und Differentialgleichungen, einfache Verfahren zur Optimierung und Parametersch?tzung anhand empirischer Daten, praktische Umsetzung mit R,