Empirische Forschungsmethoden I-2 (sose18) | VideoOnline

Metaanalyse

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(00:00:00) >: Organisatorische Hinweise

(00:01:15) >: Wiederholung

(00:03:21) >: Metaanalyse – Problem

(00:08:09) >: Metaanalyse – Ziele und Fragestellungen

(00:13:29) >: Metaanalyse – Vorarbeit

(00:39:17) >: Metaanalyse – Analyse

(00:48:30) >: Metaanalyse – Moderatoranalyse

(01:01:48) >: Metaanalyse – Zusammenfassung

Datum: 25.06.2018

Dozent(in): Dr. Matthias Stadler

Testverfahren VII: Nonparametrische Tests

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(00:00:00) >: Organisatorisches und Informationen zur Klausur

(00:08:04) >: Übersicht

(00:09:40) >: Mann-Whitney-U-Test

(00:26:50) >: Wilcoxon-Test

(00:41:29) >: Vier-Felder-Chi-Quadrat-Test

(01:14:56) >: McNemar-Test

(01:23:56) >: Zusammenfassung

Datum: 18.06.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

Testverfahren V: Varianzanalyse mit Messwiederholung und Kovarianzanalyse

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(00:00:00) >: Wiederholung

(00:02:10) >: Problemstellung

(00:08:11) >: Wiederholung – Designs

(00:11:38) >: Varianzanalyse mit Messwiederholung – Anwendung, Modell

(00:18:11) >: Varianzanalyse mit Messwiederholung – Analyse, Effektstärke

(00:29:39) >: Varianzanalyse mit Messwiederholung – Voraussetzungen, Stichprobenumfang

(00:37:51) >: Varianzanalyse mit Messwiederholung – Mehrfaktoriell

(00:57:27) >: Kovarianzanalyse – Grundprinzip, Analyse

(01:04:48) >: Kovarianzanalyse – Effektstärke, Voraussetzungen

(01:08:24) >: Kovarianzanalyse – Stichprobenumfang, Darstellung

(01:12:48) >: Klausurhinweis für Nebenfachstudierende

Datum: 11.06.2018

Dozent(in): Dr. Matthias Stadler

Testverfahren IV: Mehrfaktorielle Varianzanalyse

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(00:00:00) >: Wiederholung und Hinweis auf Übungsaufgaben für die Klausur

(00:05:29) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Grundprinzip

(00:19:23) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Statistisches Modell

(00:29:50) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Hypothesen

(00:36:52) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Analyse

(00:43:03) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Signifikanztest

(00:47:46) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Interaktionseffekte

(00:54:23) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Effektstärke

(00:58:25) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Voraussetzungen

(01:00:49) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Darstellung

(01:06:16) >: Zweifaktorielle Varianzanalyse - Stichprobenumfang

(01:08:18) >: Zusammenfassung

Datum: 04.06.2018

Dozent(in): Dr. Matthias Stadler

Testverfahren III: Einfaktorielle Varianzanalyse

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(00:00:00) >: Hinweis auf R-Tutorials

(00:01:17) >: Einleitendes Beispiel

(00:08:29) >: Testverfahren III: Einfaktorielle Varianzanalyse

(00:14:33) >: Statistische Analyse: Grundprinzip

(00:23:33) >: Statistische Analyse: Signifikanztest

(00:58:52) >: Statistische Analyse: Effektstärke

(01:06:07) >: Statistische Analyse: Voraussetzungen

(01:16:07) >: Schriftliche Darstellung der Ergebnisse

(01:23:29) >: Optimaler Stichprobenumfang

Datum: 28.05.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

Testverfahren II: Korrelations- und Regressionsanalyse

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(00:00:00) >: Wiederholung

(00:03:42) >: Arten von Hypothesen

(00:05:55) >: Kovarianz und Korrelationseffizient

(00:12:33) >: Korrelationsanalyse

(00:32:08) >: Einfache Regressionsanalyse

(00:56:02) >: Multiple Regressionsanalyse

(01:13:36) >: Zusammenhänge und Kausalität

Datum: 14.05.2018

Dozent(in): Dr. Matthias Stadler

Testverfahren I: t-Test

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(00:00:00) >: Einführung: Das Problem mit den Schwänen

(00:03:15) >: Fehler bei Hypothesentests

(00:06:40) >: Die Teststatistik und Exkurs zu Historischem

(00:09:05) >: Szenario zur Überprüfung einer Unterschiedshypothese

(00:14:30) >: t-Test für unabhängige Stichproben: Anwendung

(00:17:36) >: t-Test für unabhängige Stichproben: Analyse und Exkurs zu Freiheitsgraden

(00:37:43) >: t-Test für unabhängige Stichproben: Effektstärke

(00:42:44) >: t-Test für unabhängige Stichproben: Darstellung

(00:47:07) >: t-Test für unabhängige Stichproben: Stichprobenumfang

(00:50:48) >: t-Test für abhängige Stichproben

Datum: 07.05.2018

Dozent(in): Dr. Matthias Stadler

Darstellung von Forschungsergebnissen

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(00:00:00) >: Übersicht

(00:02:39) >: Bestandteile eines Untersuchungsberichts

(00:30:20) >: Theorieteil

(00:46:31) >: Methodenteil

(01:13:55) >: Ergebnisteil

(01:22:50) >: Diskussionsteil

(01:24:45) >: Titel

(01:26:20) >: Abstract

(01:27:25) >: Literaturverzeichnis

Datum: 30.04.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

Grundlagen der Inferenzstatistik I: Stichprobe und Population, Parameterschätzung (Forts.) // Grundlagen der Inferenzstatistik II: Parameterschätzung, Signifikanztest und Effektstärke

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(00:00:00) >: Abschluss der 2. Sitzung - Parameterschätzung: Schätzgütekriterien

(00:13:34) >: Grundlagen der Inferenzstatistik II: Einführung und Übersicht

(00:21:21) >: Signifikanztest: Fehlerarten und Signifikanzniveaus

(00:25:57) >: Signifikanztest: Grundprinzip

(00:58:11) >: Signifikanztest: Ein- und zweiseitige Tests

(01:04:06) >: Signifikanztest: Effektstärke und Teststärke

(01:25:29) >: Signifikanztest: Die Rolle von Testvoraussetzungen

Datum: 23.04.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

Grundlagen der Inferenzstatistik I: Stichprobe und Population, Parameterschätzung

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(00:00:00) >: Hinweise für Hauptfachstudierende

(00:01:00) >: Übersicht der heutigen Sitzung

(00:04:27) >: Unterschied deskriptive Statistik vs. Inferenzstatistik

(00:08:27) >: Population und Stichprobe

(00:35:03) >: Parameterschätzung

Datum: 16.04.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

Organisatorisches // Questionable Research Practices, Open Science & Forschungsdokumentation

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(00:00:00) >: Organisatorisches und Hinweise zur Klausur

(00:19:37) >: Questionable Research Practices, Open Science & Forschungsdokumentation

(00:20:10) >: Anreizstrukturen in der Wissenschaft

(00:29:33) >: Hellsehen (Beispiel)

(00:36:24) >: Questionable Research Practices

(00:45:50) >: Beispielhafte Vorführung von p-hacking

(00:57:55) >: Open Science

(01:06:06) >: Forschungsdokumentation

(01:09:20) >: Beispielhafte Vorführung zur Arbeit mit Programm R

(01:22:12) >: Fragen von Studierenden

Datum: 09.04.2018

Dozent(in): PD Dr. Karsten Stegmann

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