default

Aktuell

• 8.11.2016: Alle "Sonderfälle" von Prüfungen sollten inzwischen in Flexnow hinterlegt sein. Falls nicht, melden Sie sich bitte.
• 19.9.2016: Ein paar Personen, mit denen wir noch prüfungsrelevante Dinge klären müssen, sollten inzwischen eine Mail erhalten haben (studentische Uni-Adresse). Alle anderen, also alle, die keine Mail erhalten haben, finden Ihr Ergebnis hoffentlich in Kürze in Flexnow und haben auf jeden Fall bestanden.
• 12.8.2016: Bitte achten Sie darauf, ein Speichermedium mitzunehmen, um Ihre Arbeiten speichern und elektronisch abgeben zu können.
• 24.7.2016: Wie angekündigt bietet Andreas Cordes am 4/5.8.2016 einen Blockkurs zur Wiederholung/Auffrischung der für die Ausarbeitung relevanten Inhalte an. Näheres unter https://www.psych.uni-goettingen.de/de/service/statistical-consulting/aktuelles/unterstuetzende-und-vertiefende-kurse-zu-multivariaten-methoden.
• 14.7.2016: Voraussichtlich am 4/5.8.2016 bietet Andreas Cordes einen Blockkurs zur Wiederholung/Auffrischung der für die Ausarbeitung relevanten Inhalte an. Näheres demnächst auf seiner Website unter Website.
• 14.7.2016: Voraussichtlich am 12/13.11.2016 bietet Andreas Cordes für Interessierte einen Blockkurs unter dem Titel "Advanced R" an. Hier sollen Verfahren vorgestellt werden, die über die Inhalte der Veranstaltung "Multivariate Verfahren" hinausgehen. Näheres demnächst auf seiner Website unter Website.
• 14.7.2016: Zur Vorbereitung auf den zweiten Prüfungstermin im Februar 2017, voraussichtlich Ende Januar 20176 bietet Andreas Cordes einen Blockkurs zur Wiederholung/Auffrischung der für die Ausarbeitung relevanten Inhalte an. Näheres zum Jahresende auf seiner Website unter Website.
• 9.6.2016: Eine Seite mit näheren Angaben zur Abschlussarbeit ist freigeschaltet und hierüber auch zwei Links auf Beispiel-Ausarbeitungen. Diese Beispiele sind nur innerhalb des Gönet erreichbar. Ggf. müssen Sie, wie gewohnt, einen VPN-Tunnel aufbauen.
• 12.4.2016: Eine Vorab-Gruppe der Veranstaltungsteilnehmer der Übung Multivariate Verfahren im SS 2016 setzte uns darüber in Kenntnis, dass die Vorinformationen, alle Studierenden hätten bereits R-Erfahrungen, wohl nicht zutreffend ist. Daher ist, entgegen unserer Planung, mit einem deutlich größeren Andrang als mit 30 Personen (Kapazität des Computerpools) zu rechnen. Daher haben wir uns dazu entschlossen, kurzfristig noch einen zweiten Termin anzubieten. Die beiden Termine, auf die sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer aufteilen müssten, sind Sonntag 17.4.2016 von 9:00 - 16:00 sowie Dienstag, 19.4.2016, 16:00 - 22:00. Näheres hierzu in den Lehrveranstaltungen am Donnerstag, 14.4.2016. Für die Terminabstimmung gibt es einen Doodle, wo Sie sich eintragen können.
• 6.4.2016: Am ersten Semester-Wochenende Sonntag 17.4.2016 findet von 9:00 - 16:00 eine Einführung in die Arbeitsumgebung statt (s. u.)
• 5.4.2016: Die Veranstaltung beginnt am Do, 14.4.2016 im Computerpool im Heinrich Düker Weg 12.

Organisatorisches

Diese Veranstaltung ist Teil des Moduls "Multivariate Verfahren". Basis ist die Vorlesung "Multivariate Verfahren" im SS 2016 von Prof. Uwe Mattler . Das Seminar bzw. die Übung konzentriert sich auf die praktische Umsetzung der in der Vorlesung vorgestellten Verfahren mit dem Statistikpaket R. Die Veranstaltung findet statt im Computerpool (Heinrich-Düker-Weg 12, Erdgeschoss, Raum 0.481), der auf 30 Arbeitsplätze limitiert ist. Daher werden, um genügend Plätze für alle Master-Studierenden zur Verfügung stellen zu können, zwei Paralleltermine angeboten

Die Termine liegen donnerstags (10:15 - 11:45 und 12:15 - 13:45).

Tutor

Teil der Übung sind Übungsaufgaben, an denen Sie sich zuhause versuchen sollen. Bei Fragen hierzu können Sie sich an unseren Tutor Joshua Driesen(E-Mail: joshua.driesen@stud.uni-goettingen.de) wenden.

Themen

Die Themen orientieren sich an den Themen der Vorlesung. In den ersten Stunden werden auch allgemeine Tipps für den Umgang mit R gegeben und verschiedene Arten der Benutzung vorgestellt. Die einzelnen Themen werden sukzessiv hier eingepflegt und tauchen links in der Übersicht auf.

Geplant sind allgemein:

• Daten In- und Output
• Datenmodifikation und -aufbereitung
• Grafiken
• Automatisierung von Auswertung inkl. automatisiertes Erstellen von Berichten

In der Vorlesung vorgestellte, statistische Verfahren:

• Lineare Regression
• Multiple Regression
• Allgemeines Lineares Modell (GLM)
• Im Rahmen des GLM Varianzanalytische Designs und varianzanalytische Messwiederholungsdesigns
• Logistische Regression (als Beispiel des verallgemeinerten linearen Modells)
• Multivariate Analyse  (im Sinne von multiplen AVen)
• PCA
• Faktoren-Analyse
• Cluster-Analyse
• zusätzlich werden Ansätze von Multi-Level-Modellen vorgestellt

Vorab-Workshop zur Einführung in R-Studio und R-Markdown

Am ersten Semester-Wochenende Sonntag 17.4.2016 findet von 9:00 - 16:00 eine Einführung in die Arbeitsumgebung statt (ebenfalls im Computerpool HDW). Hierbei sollen Sie die Arbeitsumgebung kennenlernen, die während des gesamten Semesters und auch in der Ausarbeitung (Prüfung) genutzt werden wird. Hier wird R als Statistik-Programmiersprache vorgestellt, seine Einbettung in R-Studio, das Plugin R-Commander sowie die Möglichkeiten, die R-Markdown bietet, um automatisiert Auswertungen und dynamische Berichte zu erstellen. Alle Unterlagen für die Übung werden als R-Markdown-Dateien zur Verfügung gestellt.

Der Focus liegt auf der Arbeitsumgebung. Inhaltliche Aspekte werden nur soweit mit einbezogen, als sie zum Kennenlernen bzw. Einüben der Umgebung notwendig sind. Wenn Sie die o. a. Umgebungen bereits kennen, brauchen Sie nicht an diesem Workshop teilzunehmen.

Literatur

Brian S. Everitt (2010): Multivariable Modeling and Multivariate Analysis for the Behavioral Sciences.
Grundlage für die MV-Vorlesung und für die Übung. Die Auswahl der Themen/Verfahren und richtet sich nach den Kapiteln dieses Buches.

Die Übung konzentriert sich als Basis auf:

Andy Field, Jeremy Miles, Zoë Field (2012): Discovering Statistics using R.

 

Abschlussarbeit/Modulprüfung

Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Ausarbeitung, wie aus der Modulbeschreibung ersichtlich. Sie wird angefertigt im E-Prüfungsraum der Universität im blauen Turm. Es werden zwei Termine angeboten:

Normaltermin (für das SS 2016): Samstag 13.8.2016 , 10:00 - 16:00, vor Beginn der 6 freigehaltenen Praktikumswochen in den Sommersemesterferien und auch (hoffentlich) bevor die Auslandssemester beginnen.

Nachholtermin: (im WS 2016/2017): Samstag, 11.2.2017, 10:00 - 16:00, Ende des Wintersemesters. 

Ziel hinter den Terminen ist, die Zeiten zwischen den Prüfungen nicht auf knapp ein Jahr anwachsen zu lassen und damit unverhältnismäßig lange Wartezeiten für eine Pflichtprüfung zu haben.

Weitere Infos zur Abschlussarbeit

 

Veranstaltungen und Inhalte

 

Alle zur Verfügung gestellten Materialien finden Sie in der folgenden Tabelle verlinkt.

 

 

	Thema	Ressourcen	VL/Kap Field	sonst
14.7.2016	Rückblick, Meta-Betrachtungen, Abschlussarbeit, Lehrevaluation
7.7.2016	Hauptkomponenten- und Faktoranalyse	fa
30.6.2016	Logistische Regression	glm_logistic
23.6.2016	Multi-Level-Modelle	multi_level
16.6.2016	Varianzanalytische Modelle und ALM, Messwiederholungsmodelle und Mixed-Models	lm_cat_factorial lm_cat_repeated lm_cat_mixed lm_cat_unbalanced
9.6.2016	Varianzanalytische Modelle und ALM	lm_cat
2.6.2016	Multiple Regression (ALM) Residualanalyse, Voraussetzungen, Moderation/Interaktion, binäre Vorhersagevariablen	lm_mult, lm_moderation
26.5.2016	Multiple Regression (ALM)	lm_mult
19.5.2016	Erstellen von Grafiken mit ggplot2	ggplot2
12.5.2016	Einfache Regression und Modellvergleiche, Parameterschätzung mit least square und maximum likelihood	lm_simple, ml
28.4.2016	Datenaufbereitung Transformationen	transformation
21.4.2016	Datenaufbereitung mit dplyr	dplyr, dataframe
17.04.2016	Wochend-Workshop zur Arbeitsumgebung	workshop
14.04.2016	Ein erster Eindruck. Überblick über die Veranstaltung. Kurze Demos.	jump_in [html]

Links:

 

fin