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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Psychologie
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Psychologie
Prof. Dr.
2024
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In diesem Abschnitt erhältst Du eine grundlegende Einführung in die Konzepte und Anwendungen der multivariaten Statistik. Es werden wichtige Grundlagen wie Datenstruktur und -manipulation behandelt, um das Verständnis für komplexere Verfahren zu ermöglichen.
Dieser Abschnitt fokussiert sich auf die Analyse und Interpretation linearer Regressionsmodelle. Du wirst lernen, wie man Modelle erstellt, diagnostiziert und interpretiert.
Hierbei handelt es sich um eine Methode zur Datenreduktion und Musteridentifikation. Du lernst, wie man latente Variablen entdeckt und deren Bedeutung interpretiert.
Dieser Abschnitt zeigt Dir, wie man Gruppenunterschiede analysiert und Vorhersagen trifft, indem man Diskriminanzfunktionen verwendet.
Die Clusteranalyse dient der Identifikation von Gruppen innerhalb von Daten und der Segmentierung. Du wirst lernen, wie man Gruppen erkennt und interpretiert.
Die Vorlesung 'Multivariate Statistik' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in komplexe statistische Methoden, die in der Psychologie Anwendung finden. Diese Veranstaltung ist ein wesentlicher Bestandteil des Psychologiestudiums und ermöglicht es Dir, fortgeschrittene statistische Techniken zu erlernen und anzuwenden. Mit wöchentlichen Vorlesungen und begleitenden Übungen erhältst Du sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrung. Die Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten und schließt mit einer schriftlichen Klausur ab.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und begleitenden Übungen.
Studienleistungen: Am Ende der Vorlesung findet eine schriftliche Klausur statt.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Einführung in die multivariate Statistik, Lineare Regression, Faktoranalyse, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Lena G.
Wen Q.
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