Gruppe 1:
In dem Seminar werden wir methodische Aspekte der wichtigsten psychophysiologischen Methoden diskutieren. Es geht darum zu erkennen, was diese Methoden leisten, welche Grundannahmen dahinter stehen und wo ihre Grenzen liegen.
Das Seminar wird durch Referate gestaltet, wobei sich jeweils mehrere Teilnehmer(innen) ein Thema teilen (maximal 3). Die Referent(inn)en sollen die Methoden so weit erklären, dass die Teilnehmer nachvollziehen können, wie die Methode funktioniert und was die abhängige Variable tatsächlich misst. Danach soll an Originalarbeiten pars pro toto gezeigt werden, welche Erkenntnisse man damit gewinnen kann und was kritische Aspekte der Interpretation sind.
Wichtig, sie sollen nicht einen Artikel nacherzählen, sondern sich ein Bild machen und dann Ihre „Story” erzählen. Abschließend sollen noch ca. 10 Minuten für eine abschließende Diskussion übrig bleiben. Zur Verfügung stehen alle nicht kursiv gedruckten Termine. Die Vergabe der Termine ist am 12.4.
Themen:
(1) Überblick über psychophysiologische Methoden (Zimmer)
(2) Blickbewegung
(3) Pupillometrie
(4) Herzrate
(5) Die Messung und Auswertung elektrophysiologischer Daten (Zimmer)
(6) Elektrophysiologie im Zeit-Amplituden-Raum: Ereigniskorrelierte Potentiale
(7) Elektrophysiologie im Frequenzraum: Oszillation, Synchronisation, spektrale Power
(8) Elektrophysiologie: Quellenlokalisation und das inverse Problem
(9) False Positives und die Replikationskrise der Elektrophysiologie
(10) Die Gewinnung und Auswertung von fMRT Daten (Zimmer)
(11)Bildgebung: Die BOLD Aktivität
(12)Bildgebung: Von Großmutterzellen und anderen Orten
(13)Bildgebung: Multiple Voxel Pattern analysis
Gruppe 2:
Programmieren psychologischer Experimente mit PsychoPy
PsychoPy bietet zur Umsetzung computergestützter Experimente einen Bausatz mit dem sich verschiedene Stimuli einfach darbieten lassen und mit dem Antworten und Reaktionszeiten präzise gemessen werden können. Im Seminar wird dazu Schritt-für-Schritt das Erstellen kleiner Experimente in praktischen Übungen am PC erlernt. Inhaltlich werden die Beispiele unterschiedliche Bereiche der Psychologie abdecken. Die im Seminar erworbenen Kompetenzen lassen sich dabei für eigene Experimente (zum Beispiel im Rahmen der Masterarbeit) anwenden. Die auf Python basierende Experimentalsoftware PsychoPy (http://www.psychopy.org/) ist kostenlos und frei zugänglich, wodurch sich die Software auch außerhalb der Universität anwenden lässt. Der Hauptteil des Seminars wird sich mit der Erstellung von Experimenten per Drag-and-Drop in PsychoPy beschäftigen. Da das Programm die Möglichkeit bietet jegliche Einstellungen mittels kleiner Python Codes manuell zu steuern, wird es zudem immer wieder kleine Einführungen in die Grundlagen des Programmierens mit Python gegeben (Vorkenntnisse sind keine erforderlich). Das erworbene Wissen wird dann in praktischen Übungen in PsychoPy angewendet.
Gruppe 3:
Einführung in R: Grundlagen, Grafiken und reproduzierbare Dokumente.
Das Arbeiten mit R ist sehr vielfältig. Es kann nicht nur für gängige Analyseverfahren genutzt werden, sondern auch zum Erstellen von anspruchsvollen Grafiken, von reproduzierbaren Dokumenten oder interaktiven "Apps". In dem Seminar soll hierzu eine Einführung angeboten werden. Nachdem wir die Grundtechniken erarbeitet haben, werden anhand von reellen Datensätzen die Kenntnisse vertieft und geübt. In Kleingruppen soll hierzu ein eigenes "Data Science"-Projekt vorbereitet und präsentiert werden.
Vorkenntnisse in R werden nicht vorausgesetzt
Gruppe 4:
Modelle latenter Variablen in R.
"Und mit welchen Instrumenten arbeitest du?" Selbst- und Fremdbericht-Instrumente sind für einen großen Teil der Anwendung der psychologischen Forschung nach wie vor mit das wichtigste Werkzeug mit dem wir arbeiten. Bei der Verwendung der Instrumente (z.B. in Form von Mittelwerten) werden aber oftmals Annahmen getroffen, die nicht unbedingt zutreffen und somit zu verzerrten Ergebnissen führen können. Im Rahmen des Seminars werden wir mit Hilfe der Modelle latenter Variablen verschiedene Messmodelle und deren Implikationen anschauen. Anhand von reellen Datensätzen (z.B. Skalen aus der klinischen oder arbeitspsychologischen Forschung) werden wir die Konsequenzen für die Praxis (z.B. im Bereich der Evaluation von Interventionen) anschauen. In Kleingruppen soll hierzu ein eigenes "Data Science"-Projekt vorbereitet und präsentiert werden.
Vorkenntnisse in R werden nicht vorausgesetzt
Gruppe 5:
Konzepte methodischer Analysen für Einzelfälle und kleine Stichproben
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. |
