Multivariate Statistik

Im Mittelpunkt stehen zentrale Verfahren wie Regressionsanalysen, Mediations- und Moderationsmodelle, multivariate Varianzanalysen sowie Strukturgleichungsmodelle. Dabei geht es nicht nur um Theorie, sondern auch um praktische Umsetzung: Mit strukturierten Schritt-für-Schritt-Anleitungen wenden Sie die Verfahren direkt auf reale Daten an – ideal als Vorbereitung auf Ihre Masterarbeit oder forschungsnahe Berufsfelder.

Neben der Vermittlung methodischer Kompetenzen werden auch Fragen zur wissenschaftlichen Praxis diskutiert: Wie entstehen gute Entscheidungen im Forschungsprozess? Was bedeutet „best practice“ in Bezug auf Transparenz, Replizierbarkeit oder Prä-Registrierung? Wie geht man mit Unsicherheit um?

Ziel ist es, Sie optimal auf forschungsnahe Tätigkeiten und Ihre Masterarbeit vorzubereiten. Das Modul verbindet Theorie, strukturierte Anleitungen und praxisnahe Anwendung: Sie erhalten Materialien zur eigenständigen Vertiefung, bearbeiten regelmäßig Übungsaufgaben und setzen die Methoden direkt auf reale Daten an.

Ziele des Moduls:

• Wichtige multivariate Verfahren praxisnah verstehen
• Ergebnisse korrekt interpretieren und wissenschaftlich darstellen
• Strukturierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen für eigenständiges Arbeiten
• Optimale Vorbereitung auf Masterarbeit und forschungsnahe Praxis

Inhalte im Überblick:

• Regressions-, Mediations- und Moderationsanalysen
• Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)
• Strukturgleichungsmodelle (SEM)
• Wissenschaftliche Praxis: Transparenz, Prä-Registrierung, Offenheit im Forschungsprozess