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Muster-Hochschule
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Forschungsspezifische Methoden und Evaluation - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 129798 Kurztext FM.3
Semester SoSe 2021 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 20
Turnus Veranstaltungsanmeldung Veranstaltungsbelegung im LSF
Credits
Belegungsfrist Einfaches Belegverfahren Psychologie BA/MA    01.03.2021 - 17.03.2021   
Termine Gruppe: Gruppe 1 iCalendar Export für Outlook
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plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 08:30 bis 10:00 woch 13.04.2021 bis 20.07.2021    Wennerhold      
Gruppe Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 
Termine Gruppe: Gruppe 2 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
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Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Do. 14:00 bis 16:00 woch 15.04.2021 bis 22.07.2021    Mecklinger      
Gruppe Gruppe 2:
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Termine Gruppe: Gruppe 3 iCalendar Export für Outlook
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Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mi. 12:00 bis 14:00 woch 14.04.2021 bis 21.07.2021    Mecklinger      
Gruppe Gruppe 3:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 
Termine Gruppe: Gruppe 4 iCalendar Export für Outlook
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Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 12:00 bis 14:00 woch 12.04.2021 bis 19.07.2021    Pospeschill      
Einzeltermine:
  • 12.04.2021
  • 19.04.2021
  • 26.04.2021
  • 03.05.2021
  • 10.05.2021
  • 17.05.2021
  • 24.05.2021
  • 31.05.2021
  • 07.06.2021
  • 14.06.2021
  • 21.06.2021
  • 28.06.2021
  • 05.07.2021
  • 12.07.2021
  • 19.07.2021
Gruppe Gruppe 4:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 
Termine Gruppe: Gruppe 5 iCalendar Export für Outlook
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Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Do. 14:00 bis 16:00 woch 15.04.2021 bis 22.07.2021    Hart      
Gruppe Gruppe 5:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 
Termine Gruppe: Gruppe 6 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export für Outlook -.  bis  woch 12.04.2021 bis 23.07.2021    Becker   Termine nach Vereinbarung.  
Gruppe Gruppe 6:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 
Termine Gruppe: Gruppe 7 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Do. 12:00 bis 16:00 14tägl 15.04.2021 bis 22.07.2021    Weigl      
Gruppe Gruppe 7:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Becker, Nicolas , Priv.-Doz. Dr.
Hart, Alexander , M.Sc.
Mecklinger, 
Mecklinger, Axel , Univ.-Prof. Dr. phil.
Pospeschill, Markus, Akad. Direktor, apl. Prof. Dr. phil. Dipl.-Psych. Dipl.-Päd.
Weigl, Michael
Wennerhold, Lasse , M.Sc.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Prüfungsversion Kommentar LP BP ECTS
Master (KB) Psychologie 1 - 2 20111 4
Zuordnung zu Einrichtungen
Psychologie
Inhalt
Kommentar

Gruppe 1 - Wennerhold: „Entwicklungen rund um Belastbarkeit und Transparenz psychologischer Forschung: Relevanz für Wissenschaft und Praxis”

Die Veranstaltung findet über MS-Teams (primär synchron) statt!

Belastbare Erkenntnisse aus psychologischer Forschung sind ein zentrales Fundament nicht nur für weitere Forschung, die auf früheren Studien aufbaut, sondern auch für wissenschaftlich fundierte Arbeit von Psychologinnen und Psychologen in der Praxis, etwa in der Therapie, bei Trainings, der Beratung und anderen Bereichen. Seit ungefähr einem Jahrzehnt wird in der Psychologie (und anderen empirischen Wissenschaften) so intensiv und breit über die (nicht immer ausreichende) Belastbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Forschungsergebnissen und darauf abzielende Reformansätze debattiert wie selten zuvor. In diesem Seminar werden wir uns mit zentralen Themen dieser Debatte wie p-Hacking, HARKing, Publikationsbias oder der Präregistrierung von Studien beschäftigen. Weiterhin werden wir uns mit (zurzeit noch) weniger beachteten Themen wie Konstruktvalidierung oder Theoriebildung auseinandersetzen, die ebenso zentral für belastbare und transparente Forschung sind. Wir werden außerdem über (dys)funktionale Anreizstrukturen im Wissenschaftssystem, das Vertrauen der Öffentlichkeit in Forschungsergebnisse und die Bedeutung belastbarer und relevanter Forschung für die praktische Arbeit von Psychologinnen und Psychologen außerhalb der Wissenschaft sprechen. Über den Verlauf des Semesters werden wir uns so erarbeiten, welche (manchmal problematischen) Aspekte verbreiteter Forschungspraxis sich die Psychologie in den letzten Jahren stärker bewusst gemacht hat, welche Lehren daraus gezogen wurden, wo die Psychologie als Wissenschaft heute steht und wie eine Zukunft mit noch belastbarerer und transparenterer psychologischer Forschung aussehen kann.

 

Gruppe 2 - Mecklinger: Gute wissenschaftliche Praxis und ihre Problemfelder

Die Veranstaltung findet über MS-Teams statt!

Die Sicherung wissenschaftlicher Integrität und die Prävention von wissenschaftlichem Fehlverhalten sind zentrale Themen der psychologischen Forschung und anderer empirisch arbeitender Forschungsbereiche. Diese Veranstaltung führt ein in die gute wissenschaftliche Praxis (gwp) und soll neben Fachkompetenzen auch konkrete Handlungskompetenzen für den Forschungsalltag vermitteln. Die Module des Seminars umfassen Themen wie (a) Einführung in die gwp, (b) Fehlverhalten in der Forschung, (c) Umgang mit Daten und Quellen, (d) Veröffentlichungsprozess und Autorenschaften, (e) ethische Aspekte der Forschung am Menschen und (f) Verfahren der Konfliktregelung. Die Veranstaltung thematisiert anhand ausgewählter Fallbeispiele Fragen wie „Warum sind wissenschaftliche Integrität und redliches Denken und Handeln unabdingbar im Forschungsprozess?” „Wie können wir im Wissenschaftsalltag ehrlich bleiben?” „Was geschieht bei Nichtnichtbeachtung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis?”

 

Gruppe 3 - Bader: Methoden der kognitiven Neurowissenschaft: Möglichkeiten und Grenzen

In diesem Seminar werden unterschiedliche Methoden der kognitiven Neurowissenschaften vorgestellt und ihre Möglichkeiten und Grenzen kritisch beleuchtet und diskutiert. Das Ziel ist es ein tiefgründigeres Verständnis dieser Methoden und ihrer Anwendung zu bekommen und die Nutzung solcher Methoden reflektiert einordnen zu können.

Anhand grundlegender und einschlägiger Literatur werden Methoden wie Transkranielle Magnetstimulation (TMS), Magnet- bzw. Elektroenzephalographie (MEG/EEG), funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) oder Eye-Tracking, und ihre unterschiedlichen Auswertungsmöglichkeiten erarbeitet, vorgestellt und diskutiert. Dabei ist es wichtig, dass nicht einzelne Artikel nacherzählt werden, sondern zum einen die Funktionsweise verständlich erläutert und zum anderen ein Gesamtbild über den Erkenntnisgewinn und kritische Aspekte der Interpretation vermittelt wird.

Insbesondere für Studierende, die sich für neuro-kognitive Forschung interessieren, aber auch für alle, die in anderen Forschungsgebieten auch mal was zu den neuronalen Korrelaten eines psychologischen Phänomens lesen und verstehen wollen, empfiehlt sich dieses Seminar.

 

Gruppe 4 - Pospeschill : Small Data - Methoden für die klinische Forschung und diagnostische Praxis

Digitales Seminar. Teamcode: tnol42m . Nur angemeldete TeilnehmerInnen sind berechtigt, an dem Seminar teilzunehmen.

Dieses Seminar richtet sich an angehende Psycholog/inn/en, die zukünftig klinisch-diagnostisch, Einzelfall- oder Kleingruppenorientiert arbeiten wollen und dabei trotzdem die (angenommene) Auswirkung einer Behandlung, Intervention oder therapeutischen Maßnahme mittels empirischer Methoden überprüfen (können) möchten (Praxiskontrolle). Darüber hinaus soll es generell Psycholog/inn/en anleiten und unterstützen, den Effekt eines Treatments oder bestimmter experimenteller Bedingungen empirisch zu überprüfen (Erkundungs- und Pilotphasen in klinischen Studien). Während für klassische experimentelle Gruppen-Designs gut etablierte Prozeduren existieren, um mittels einer Zufallsprozedur Probanden in Kontroll- und Experimentalgruppen aufzuteilen und den Effekt eines Treatments dadurch möglichst kausal zu überprüfen, ist dieses Vorgehen im Kontext von Einzelfällen oder kleinen Stichproben (z.B. bei einer diagnostischen, einer therapeutischen, einer rehabilitativen oder Selektionsaufgabe etc.) häufig nicht anwendbar, da eine ausreichende Zahl von Individuen innerhalb spezifischer Merkmalskategorien nicht verfügbar ist. Daher sind gerade in diesen Fällen Designs gefragt, die mit kleinen bis sehr kleinen Stichproben (small-n) oder Einzelfällen (single-case) sinnvolle Überprüfungen von Maßnahmen, Trainings und Interventionen erlauben. Gleiches gilt, wenn exploratorische Fragestellungen oder (Verhaltens-) Veränderungen über die Zeit überprüft werden sollen (time-series). Genau diese Designs werden vorgestellt, diskutiert und es wird anhand von Beispieldaten gezeigt, wie man entsprechende statistische Überprüfungen rechnergestützt mit SPSS und R durchführen kann (eine Bibliothek entsprechender Auswertungsskripte wird mit Daten zur Verfügung gestellt). Neben den klassischen nicht-parametrischen Tests für Häufigkeits- oder Rangdaten kommen dabei auch Verfahren für Messwerte wie Permutations- und Randomisierungstests zur Anwendung (Exakte Tests, Bootstrapping-Verfahren). Ferner wird eingehend in die psychometrische Einzelfalldiagnostik und die Analyse von Testprofilen eingegangen. Abschließend werden verschiedene agglutinierende Testverfahren vorgestellt.

 

Gruppe 5 - Hart: Reproduzierbares Arbeiten mit R

Zum jetzigen Zeitpunkt ist davon auszugehen, dass die Veranstaltung online in Microsoft Teams stattfindet. Das Seminar wird durch niedrigschwellige Lerninhalte ergänzt, die Sie im Selbststudium neben den Seminarterminen bearbeiten können, damit uns während unserer Sitzungen möglichst viel Zeit bleibt, an realen Beispielen zu üben und zu experimentieren.

R ist eines der meistgenutzten Analysetools der Welt und zudem noch völlig kostenlos. Es verbindet Fließtext mit statistischen Auswertungen und erlaubt es Analysen von der Konzeption bis zur finalen Präsentation in derselben Umgebung durchzuführen, zu verknüpfen und verlustfrei mit anderen zu teilen. Ein guter Anwendungsfall für diese Qualitäten ist, zum Beispiel, das Schreiben einer Abschlussarbeit. In diesem Seminar lernen Sie die grundlegenden Bausteine der Arbeit mit R kennen und wie Sie mit diesen Dokumente erstellen die Text, Grafiken und Analysen vereinen. Das Gelernte soll in Kleingruppen in einem eigenen "Data Science"-Projekt angewendet werden, das die Gruppen einander am Ende des Semesters präsentieren. Vorkenntnisse in R werden nicht vorausgesetzt. Bitte stellen Sie sich jedoch darauf ein, programmiersprachliche Konzepte kennenzulernen, die bisher im Studium nicht besprochen wurden. Idealerweise haben Sie sich im Vorfeld des Seminars bereits R und RStudio auf Ihrem Computer installiert und getestet, ob alles funktioniert. 

 

Gruppe 6 - Becker: Praxisseminar Metaanalyse

Diese Veranstaltung wird per MS Teams statt finden.

Metaanalysen erlauben die quantitative Integration von Befunden aus Primärstudien und können damit in allen Bereichen der empirischen Forschung gewinnbringen eingesetzt werden. Das Seminar soll den Teilnehmenden einen ersten anwendungsorientierten Einstieg in die Thematik erlauben. Die Inhalte des Seminars orientieren sich an dem Prozess der Durchführung einer Metaanalyse und beziehen sich dabei auf die folgenden Schritte:

  • Literaturrecherche und Studienauswahl
  • Berechnung von Effektstärken
  • Wahl des geeigneten Schätzmodells
  • Interpretation metaanalytischer Befunde
  • Durchführung von Moderatoranalysen
  • Überprüfung des Publication Bias
  • Visuelle Aufbereitung der Befunde

Die einzelnen Schritte werden zunächst in einem Inputreferat vorgestellt und danach von den Teilnehmenden in betreuter Kleingruppenarbeit geübt. Die Durchführung statistischer Analysen erfolgt dabei mittels des Pakets metafor (Viechtbauer, 2010) in R Statistics (R Core Team, 2017).

Literatur: Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the metafor package. Journal of Statistical Software, 36(3), 1-48. R Core Team (2017). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.

 

Gruppe 7 - Weigl: Data Science & Machine Learning in R

Findet online über MS-Teams statt! Der Einführungstermin ist am 15.04. von 14-16h. 

Data Science und Machine Learning gewinnen auch in der Psychologie zunehmend an Bedeutung. Doch was verbirgt sich hinter diesen Schlagwörtern und wie kann man diese Ansätze für die Forschung verwenden? Ziel dieses Einführungskurses ist es diese Fragen theoretisch und praktisch zu beantworten. Neben einer grundlegenden Einführung in R (Datenauswertung, Erstellen von Graphiken, Import und Export von Daten) werden ausgewählte Machine-Learning-Verfahren (z.B. regressionsbasierte Verfahren, Clusteranalyse) behandelt. Vorkenntnisse in R werden nicht vorausgesetzt.


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Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2021 , Aktuelles Semester: SoSe 2024