Allgemeines Lineares Modell Einführung

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1 Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Allgemeines Lineares Modell Einführung

2 Zu meiner Person Rawema-Haus, Straße der Nationen 12, Raum / Sprechstunde nach Vereinbarung 2

3 Zeitplan I Datum Thema Matrixalgebra Parameterschätzung Wird noch bekanntgegeben Wird noch bekanntgegeben Sitzung entfällt wegen Buß- und Bettag Wird noch bekanntgegeben Sitzung entfällt wegen Sitzung DFG-Graduiertenkolleg Wird noch bekanntgegeben Wird noch bekanntgegeben 3

4 Zeitplan II Datum Thema Sitzung entfällt wegen Elternzeit Sitzung entfällt wegen Elternzeit Sitzung entfällt wegen Elternzeit Seminarevaluation und Zusammenfassung Klausur 4

5 Lernziele Kenntnisse der Logik vertiefender statistischer Analyseverfahren Fähigkeit zur Anwendung der Analyseverfahren Fähigkeit zur Interpretation der Ergebnisse 5

6 Literatur Moosbrugger, H. (2011). Lineare Modelle. Regressions-und Varianzanalysen. (4., vollständig überarbeitete und ergänzte Auflage). Bern: Huber. Rey, G. D. (2012). Methoden der Entwicklungspsychologie. Datenerhebung und Datenauswertung. Norderstedt bei Hamburg: BoD. 6

7 Klausur Modulprüfung: Zwei Teilprüfungen 90-minütige Klausur zum Seminar Vertiefung Allgemeines Lineares Modell 90-minütige Klausur zum Seminar Multivariate statistische Auswertungsverfahren Klausurinhalte Folien zu den einzelnen Sitzungen Angegebene Prüfungsliteratur 7

8 Sonstiges Eigene Meinung bilden Kritischer Umgang mit dem Themengebiet Kritik, Fragen, Anmerkungen Bitte um Fehlerhinweise und Verbesserungsvorschläge Betreuung von Masterarbeiten Weitere Fragen? 8

9 Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Allgemeines Lineares Modell Einführung

10 Überblick Datenerhebung: Messen Messpräzision Datenauswertung: Statistik Ziele der Datenerhebung und Datenauswertung 10

11 Methoden in der Psychologie Quantitative Methoden Datenerhebung ( Messung) Datenauswertung ( Statistik) Datenerhebung ( Messung) Wie? Beobachtung, Befragung usw. Wer und wie oft? Querschnitt, Längsschnitt usw. 11

12 Beispiel einer Datenerhebung 12

13 Messen Man kann Objekte nicht an sich messen Stattdessen: Messung von Eigenschaften bzw. Merkmalen von Objekten Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Empirisches Relativ: Menge von Eigenschaften bzw. Merkmalen von Objekten der Realität (z. B. bestimmte Eigenschaften von Menschen) Numerisches Relativ: Zahlenmenge (z. B. 4, 3, 5.635) 13

14 Messen Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Eindeutige Zuordnung von Eigenschaften der Realität zu Zahlenwerten (z.b. jeder Mann 3; jede Frau 4.2) Jedem Element des empirischen Relativs wird genau eine Zahl im numerischen Relativ zugeordnet Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ 14

15 Messen Die homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ So die Theorie In Wirklichkeit sind praktisch alle Messungen messfehlerbehaftet Die oben aufgeführte Definition beschreibt einen nahezu unerreichbaren Idealzustand Neuer Definitionsvorschlag: Messen: Möglichst strukturerhaltende Abbildung eines Realitätsausschnittes in Zahlen 15

16 Realität Filme zum Thema Inception Avatar Vergiss mein nicht! Welt am Draht Matrix-Trilogie The 13th Floor existenz Open your eyes bzw. Vanilla Sky Ghost in the Shell 12 Monkeys Dark City The Game 16 16

17 Präzision von Messungen Je präziser die Messung, desto besser kann man bei der Datenauswertung ( Statistik) Muster in Zahlen finden Anders formuliert: Wenn mein Zahlenmuster verrauscht ist, dann finde ich entweder kein Muster oder (was noch schlimmer ist) ich sehe Muster, wo keine sind Was ist auf dem Bild zu sehen? 17

18 Statistik Quantitative Methoden Datenerhebung ( Messung): Überführung empirischer Relative ( Wirklichkeitsausschnitte ) in numerische Relative (Zahlen) Datenauswertung ( Statistik): Überführung der Rohdaten ( Zahlensalat ) in interpretierbare, charakteristische Kennwerte und Visualisierungen Was ist Statistik? Statistik: Suche nach Mustern in Zahlen Deskriptivstatistik: Zahlenmuster werden dargestellt und beschrieben Inferenzstatistik: Zahlenmuster werden gegen den Zufall und zur Generalisierung (auf die Population) abgesichert 18

19 Suche nach Mustern 19

20 Suche nach Mustern 20

21 Suche nach Mustern Wahrheit Macht, Ruhm, Geld, gute Noten, ECTS-Punkte, Vertragsverlängerung usw. 21

22 Zusammenfassung Messen als homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Statistik als Suche nach Mustern in Zahlen Wahrheitsfindung als Ziel der Datenerhebung und Datenauswertung? 22

23 Prüfungsliteratur Rey, G. D. (2012). Methoden der Entwicklungspsychologie. Datenerhebung und Datenauswertung. Norderstedt bei Hamburg: BoD. Einleitung (S ) Datenerhebung (S ) 23

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