02.132.8110 Seminar Fortgeschrittene statistische Methoden II

Lehrende/r: José Carlos Garcia Alanis; Jan Göttmann; Prof. Dr. Anna-Lena Schubert

Veranstaltungsart: Seminar

Anzeige im Stundenplan: S: Statistisch Meth.

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: 1 | 93

Prioritätsschema: Senatsrichtlinie zzgl. Bevorzugung höherer Fachsemester
Zulassung gemäß Richtlinie über den Zugang zu teilnahmebeschränkten Lehrveranstaltungen vom 07. März 2007.

Nähere Informationen hierzu entnehmen Sie bitte www.info.jogustine.uni-mainz.de/senatsrichtlinie

Über die Senatsrichtlinie hinaus werden bei der Platzvergabe für diese Veranstaltung Studierende höherer Fachsemester bevorzugt berücksichtigt.

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Bitte beachten Sie unbedingt, dass Sie drei unterschiedliche inhaltliche Schwerpunkte (Open Science/ Fortgeschrittene Forschungsmethoden in der klinischen Forschung/ kognitive Modellierung) wählen können.

Die Seminare werden von einem Softwarekurs begleitet, in dem die Studierenden die Grundlagen des Umgangs mit der Statistiksoftware R sowie die Datenaufbereitung im tidyverse erlernen werden. Bitte melden Sie sich daher auch für die parallele Lehrveranstaltung „Anwendungen in R“ an!

Inhalt:
Open Science (Kurs/Vertiefung 1, Prof. Dr. Anna-Lena Schubert):

Die Psychologie und andere Disziplinen sind in den vergangenen Jahren hart von der Replikationskrise getroffen worden. Aber was genau ist eigentlich passiert? Mit welchen Krisen hat die (psychologische) Wissenschaft aktuell zu kämpfen und welche Lösungsansätze gibt es? In diesem Seminar befassen wir uns mit methodischen Problemen, aktuellen methodischen Entwicklungen zur Verbesserung der Qualitätssicherung in der Wissenschaft und Open Science. Die Seminarteilnehmer:innen führen außerdem selbstständig in Kleingruppen eine Replikation einer ausgewählten Originalstudie durch.

Fortgeschrittene Forschungsmethoden in der klinischen Forschung (Kurs/Vertiefung 2, José C. García Alanis)
RCTs und Meta-Analysen" bieten Einblicke in die Methoden und Werkzeuge der klinisch-empirischen Forschung. Ziel des Seminars ist es, grundlegende statistische Methoden und versuchsplanerische Überlegungen aus der Perspektive der klinischen Forschung zu betrachten. Diese können dann als Werkzeuge verwendet werden, um die Aussagekraft von klinischen Studien zu prüfen. Dazu zählen beispielsweise Merkmale eines robusten Forschungsdesigns, aber auch statistischen Kennwerten wie Effektstärken und Konfidenzintervallen. Nach Abschluss des Seminars sollen Sie in der Lage sein, klinische Studien im Hinblick auf ihre Qualität zu bewerten und ihre Ergebnisse zu richtig interpretieren.

Kognitive Modellierung (Kurs/Vertiefung 3, Jan Göttmann):

Mathematische Modelle kognitiver Prozesse sind ein machtvolles Werkzeug, um spezifische kognitive Prozesse wie beispielsweise Verarbeitungsgeschwindigkeit, exekutive Funktionen oder Arbeitsgedächtniskapazität genauer abzubilden. Die mathematische Formalisierung dieser Prozesse ermöglicht es, verbale Theorien in empirisch testbare Modelle zu überführen, die eine Ableitung und Überprüfung spezifischer Hypothesen und Vorhersagen über bspw. experimentelle Effekte ermöglichen. Ein Beispiel für ein sehr erfolgreich angewandtes Modell in der kognitiven Forschung ist das Diffusionsmodell, welches die Verarbeitungsgeschwindigkeit von einfachen Wahlreaktionszeitaufgaben modelliert. Das Seminar wird einen Überblick über die theoretischen Grundlagen und gängigen Modelle zur mathematischen Modellierung verschiedener Arbeitsgedächtnisprozesse geben. Im theoretischen Teil des Seminars werden die mathematischen Grundlagen der Parameterschätzung, sowie die einflussreichsten kognitiven Modelle und deren Anwendung behandelt. Im praktischen Teil des Seminars werden Anhand der behandelten kognitiven Modelle wie des Diffusionsmodells die Modellimplementierung in R, die Schätzung anhand empirischer Daten sowie die Bewertung und Interpretation der geschätzten Modellparameter eingeübt.