Folgende Themen und Inhalte findest du aktuell in der Statistik-Akademie:

Mini-Kurse:

• Fahrplan durch deine Datenanalyse
• Methodenworkshop

Studienplanung:

• Fallzahlplanung
• Stichprobenverfahren
• Repräsentativität

Daten und Datenbearbeitung:

• Datenbereinigung und -vorbereitung mit SPSS-Syntax (Georg Maubach)
• Prozesse und Datenorganisation (Georg Maubach)
• Datencheck
• Die richtige Dateneingabe
• Fehlende Werte und Imputation
• Umgang mit fehlenden Werten
• Typen fehlender Werte
• Matching von Daten
• Transformieren von Variablen
• Umgang mit Ausreißern
• Variablentypen
• Zentrieren von Variablen

Methodenauswahl:

• Fahrplan zur Methodenauswahl
• Normalverteilung

Methoden:

• Abbildungen
• Analyse von nominalen Variablen
• Analyse von metrischen Variablen
• Analyse von ordinalen Variablen
• Analyse von Überlebensdaten
• ANOVA (Varianzanalyse)
• ANCOVA (Kovarianzanalyse)
• Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
• Bootstrapping
• Clusteranalyse
• Cohens f2
• Cross-over-Studie
• Diskriminanzanalyse
• Effektstärkemaße
• Einseitiges Testen
• Explorative Faktorenanalyse (EFA)
• Fragebogen- und Item-Analyse
• Gemischte Modelle – Einstieg und Überblick
• Gleichheit und Nicht-Unterlegenheit nachweisen
• GLMM für ein dichotomes Outcome
• Gütekriterien: Reliabilität und Validität
• Kanonische Korrelationsanalyse
• Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)
• Kontrollvariablen
• Kreuzvalidierung
• Lageunterschiede analysieren
• Lineare Regression und multiple lineare Regression
• Lineares Gemischtes Modell (Linear Mixed Model, LMM)
• Linkfunktion und Verteilung
• Logistische Regression und multiple logistische Regression
• Loglineare Analyse
• MANOVA (Multivariate Varianzanalyse)
• MANCOVA (Multivariate Kovarianzanalyse)
• Mediationsanalyse
• Mehrfaktorielle ANOVA (Varianzanalyse)
• Metaanalyse
• Mixed Methods (Andre Morgenstern-Einenkel)
• Moderationsanalyse
• Multinomiale Regression
• Nichtparametrische Methoden
• Ordinale Regression
• Post-Hoc-Tests
• Qualitative Methoden (Andre Morgenstern-Einenkel)
• Reliabilität und Validität
• ROC-AUC-Analyse
• Signifikanztest
• Strukturgleichungsmodelle (SEM)
• Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM)
• Zeitreihenanalyse
• Zusammenhänge analysieren

Ergebnisse:

• Ergebnisse berichten
• Ergebnisdarstellung in Tabellen
• Ergebnisdarstellung in Abbildungen

Verschiedenes:

• Citavi – Einstieg und Überblick (Anke Rapsch)
• KI und ChatGPT
• Motivation beim Schreiben (Dr. Huberta Weigl)
• Statistiksoftware
• Texte schärfen, Qualität steigern (Dr. Hannah Volk-Jesussek)

SPSS-, R- und DATAtab-Tutorials zu den Themen:

• Abbildungserstellung (SPSS)
• ANCOVA (SPSS)
• Auswahlbasierte Conjoint-Analyse (R)
• Bootstrapping (R)
• Chi-Quadrat-Test (R, SPSS und DATAtab)
• Clusteranalyse (R und SPSS)
• Cox-Regression (R und SPSS)
• Cronbachs Alpha (SPSS)
• Cross-Over-Studie (R und SPSS)
• Datencheck (R und SPSS)
• Einfaktorielle ANOVA (DATAtab)
• Einstichproben-t-Test (R, SPSS und DATAtab)
• Einstichproben-Wilcoxon-Test (R und SPSS)
• Einstieg in ggplot2 (R)
• Explorative Faktorenanalyse (R und SPSS)
• Fishers Exakter Test (R und SPSS)
• ggplot2 Beispiel (R)
• Homogene Subsets lesen und interpretieren (SPSS)
• Kaplan-Meier-Analysen (R und SPSS)
• Kanonische Korrelationsanalyse (SPSS und R)
• Korrelationen (R, SPSS und DATAtab)
• Konfirmatorische Faktorenanalyse (R und AMOS (Dr. Monika Heinzel-Gutenbrunner und Prof. Dr. Peter Schmidt))
• Kreuzvalidierung (R)
• Lageunterschiede (R)
• Lineares gemischtes Modell (R und SPSS)
• lineare Regression (R, SPSS und DATAtab)
• logistische Regression (R, SPSS und DATAtab)
• Loglineare Analyse (R und SPSS)
• Lograng-Test (R und SPSS)
• Mann-Whitney-U-Test bzw. Wilcoxon-Test für unabhängige Stichproben (R, SPSS und DATAtab)
• MANOVA (SPSS)
• Matching (R und SPSS)
• Mediationsanalyse (R und SPSS/Process)
• Mehrfachantwortensets anlegen und analysieren (SPSS)
• Mehrfaktorielle und gemischte ANOVA (SPSS, R und DATAtab)
• Messwiederholungs-ANOVA (DATAtab)
• Metaanalyse (SPSS und R)
• Moderationsanalyse (R und SPSS/Process)
• Multinomiale Regression (R und SPSS)
• Multiple Imputation (R)
• Nicht-parametrische partielle Rangkorrelation (R und SPSS)
• Normalverteilungsanalyse (DATAtab)
• Ordinale Regression (R und SPSS)
• Partielle Korrelation (R und SPSS)
• Post-Hoc-Power-Analyse mit GPower für den Mann-Whitney-U-Test
• Pearson-Korrelation (DATAtab)
• Post-Hoc-Tests (R und SPSS)
• Punkt-Biseriale Korrelation (SPSS, R und DATAtab)
• Quartile erstellen (SPSS)
• RMarkdown in RStudio (R)
• ROC-AUC-Analyse (R und SPSS)
• Spaltenvergleichstest mit SPSS
• Spearman-Korrelation (DATAtab)
• Streudiagramme (R und SPSS)
• Tabellenausgabe statt Modelviewer (SPSS)
• Transformationen (SPSS)
• t-Test für unabhängige Stichproben (R, SPSS und DATAtab)
• t-Test für verbundene Stichproben (R, SPSS und DATAtab)
• Umformatieren vom Wide-Format ins Long-Format (R und SPSS)
• Überlebenszeitanalyse (R)
• Variablen bearbeiten (SPSS)
• Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) – dichotomes Outcome (R und SPSS)
• Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) – nominales Outcome (R)
• Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) – ordinales Outcome (R)
• Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) – Zähldaten (R)
• Wilcoxon-Test für verbundene Stichproben (R, SPSS und DATAtab)
• Zeitreihenanalyse (R und SPSS)
• Zentrieren (R und SPSS)

Paperbesprechungen:

• Beauchamp et al., 2018, Group-Based Physical Activity for Older Adults (GOAL) Randomized Controlled Trial: Exercise Adherence Outcomes.
• Gao et al., 2020, The effect of conscientiousness on procrastination: The interaction between the self-control and motivation neural pathways.
• Surkalim et al. 2021, The prevalence of loneliness across 113 countries: systematic review and meta-analysis.
• Schonard et al., 2020, The Backward Crosstalk Effect Does Not Depend on the Degree of a Precedinig Response Conflict.

Anwendungsbeispiele:

• Wie wirksam ist das Kommunikationstraining?
• Hat die Zyklusphase einen Einfluss auf die Höhe des Trinkgelds bei Tänzerinnen?