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Veranstaltungs-spezifische Themen für Studierende / course-related students' items (credited!) | |||||
Nr | Thema | Inhalte | LitBase | ||
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Power: statistische vs. Klinische Signifikanz /
Evidence-based medicine, intention-to-treat, critical appraisal
number and meaning: how to determine power and significance / gold standards: CONSORT, EMB, ITT, CAP |
Rationale des stat. Hypothesentests, Determinanten der
Teststärke, statistische vs. praktische Bedeutsamkeit,
Konzepte des Effekts, klinische Beispiele. Effektbewertung in der EBM
/ the rationale of hypothesis testing, definitions of "effect", the power framework, statistical and clinical significance, hands-on examples, software / critical appraisal of effects |
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Allgm: 207, 453, 454, HCW-Litpack; power: 33, 36, 452, 108, 41, 56, 174, 185, 262, 2089, HCW-Script, KlinSig.: 780, 799, 753, 754, 757, 790, 791, 818, HCW-reader, www-links, |
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Problemlösungen für Datenintegrität, missing values,
Ausreißer
Liars, outliers and goners: how to recover from ill-conditioned data |
Integritätsprüfung / Entstehung / Systematik
von missing values, Ersetzungsverfahren, Diagnostik von
Ausreißern, Kompensation von Extremwert-Effekten
/ data integrity checking, identification and impact minimization of outliers, sources and patterns of missing values, recovery, response characteristics of substitution methods, some more advanced resampling options, software |
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09, 108, 175, 176, 701, 703, 223, 2012, 2082, HCW-Litpack, SAS-MAKROS, Codys recipes |
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Explorative Datenanalyse / Massenverarbeitung
means for the masses: how to handle huge data sets |
Basismaße metrischer und kategorialer Daten,
Meta-Daten, Momentenanalyse, explorative Graphiken,
Designtabellen und -plots, Massenanalyse durch Schleifen
und Makros, data mining
/ exploratory data analysis for various scales and data types, meta-data, analysis of moments, graphical displays, design tables, automatization by macro programming, ods multimedia reporting, data mining concepts |
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Worked examples by HCW, SAS-Code, ODS-output in www, Analogies in SPSS |
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Graphiken
What you see is what you get: Graphics |
Systematik statistischer Graphiken,
Analyse "schlechter" Graphiken,
Guidelines für "gute" Graphiken,
Live-Demo via WWW
/ a system of graphical displays, gallery of "good" and "bad" graphics, guidelines for graphical representation, some rather uncommon styles, software |
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48, 55, 128, 144, 560, 561, 562, 563, 564, 565, 566, 567, HCW-Litpack, Links |
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Test- & Itemanalyse
Test- & Item analysis |
Grundkonzepte der KT, Objektivität, Reliabilität, Validität,
Itemanalyse, abgeleitete Fehlerkonzepte (SSF/SMF/SHT),
Sensitivität / Spezifität
/ Classical test theory revisited, how test criteria do interrelate, item qualification, the concept of measurement error, sensititvity and specifity, hands-on examples |
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127, 411, 801, 807, 409, 810, 813, 815, 408, 2080, 2085, 2086, HCW-Scripte |
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Faktorenanalyse
The latent machine: how to retrieve factors from variables |
Modellsystematik,
Strukturmodell, Ablaufschema,
Varianzzerlegung, Anwendung in
der Testkonstruktion, Beispiel
/ The concept of latent constructs, decomposition of variance, structural models, steps in factor analysis, reliability checking, hands-on example of WISC-IV data |
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241, 296, 32, 90, 254, 935 |
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LISREL
Most likely causal: how to put thought to LISREL models |
Grundkonzept / Systematik der Strukturgleichungsmodelle,
Struktur- und Messmodell, Ablaufschema, Ergebnis-Interpretation
/ The notion of causality in statistics, measurement and path models, steps in structural equations modeling, decomposition of effects, applications in test theory, worked example |
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7, 207, 296, 13, 57, 120, 141, 100, 177, 187, 936, 937, HCW-SCRIPTS |
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Überblick zu Skalierungsmodellen
(MDS, Conjoint measurement, etc.)
Advanced scaling: MDS & Conjoint measurement |
Allgemeine Datentheorie, Conjoint measurement,
Unfolding, Multidimensionales Skalieren, etc.
/ data theory, building scales, Conjoint measurement, Unfolding, multidimensional scaling, indscal, etc. |
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7, 32, 60, 87, 204, 289, 800 |
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Systematik: Modelle für metrische Daten
primer system: models for metric data |
Modellsystematik ANOVA, Design und Funktion der Standard-Varianzanalysen,
Interaktionsdiagramme, Kovarianzanalyse, Messwiederholungspläne, Beispielauswertungen
/ Get acquainted with the ANOVA family (student), outline of the "Generalized linear model" (lecture) |
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anova:32, 125 133, 207, 290, 296, 390, 401/402, 453, 454, 570, 571, 572, 573, 574, 842, 851, 930, 2005, mixed:125, 133, 390, 290, 390, 133, 571, 573, 574, 2005, 2040, 2041, 2043, 2044 |
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Systematik: Modelle für kategoriale Daten
primer system: models for categorical data |
Modell-Systematik, Chisq-Verfahren, ordinale Tests,
Poisson-Regression, klinische Beispiele
/ Get acquainted with the ChiSq family, models for ordinal data, parametric vs. non-parametric testing, binary time series analysis, models for use in clinical practise |
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18, 23, 28, 33, 52, 114, 158, 169, 172, 173, 214, 600, 619, 835 |
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Dokumentation und Report
how to devise reports and have people buy into them |
Syntax-Kommentierung, Meta-Daten, modulares programmieren,
data dictionary, Ergebnis- & Studienprotokoll,
Publikationsrichtlinien
/ commenting syntax, meta data, modular programming, version control, guidelines for publication |
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HCW-elib-Publikationen, HCW-Dokusys ZKPR, helpdesk-Systeme |
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Grundmaße der Epidemiologie: Risiko | (A) Fachsystematik und Geschichte der Epidemiologie ; (B) Inzidenz, Prävalenz etc. / Risiko-Konzepte, Morbidität ; Exkurs: Sensitivität, Spezifität, Taylor-Russel-Tafel | |
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(A): 708:1, 715:2, 716:1, 713:1,1, 750, 717 / (B): 2, 33, 207, 707, 708:4, 712:6-8, 714:3-4, 713:2,4,5,6,9, 716, 719, 750 |
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Stichproben und resampling-Techniken | Samplingtechniken: deterministische vs probabilistische Strategien, Cluster sampling, Stratifizierung, Mehrstufiges sampling, etc , Bias & Confounding, Screening / Jackknife, Bootstrap, k-fold-crossvalidation, Simulation, MCMC | |
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708:10-12, 714:2, 712:11-14, 715, 719, 750 sampling: 108, 827, 826, 825, 286, 824, 2, 53, 184, 280, 452 |
| Forschungsdesigns, Kausalitätsverständnis in der Medizin | Kausalitiätskonzepte und Risikofaktoren , Rekapitulation der Standarddesigns nach Cook & Campbell, med. Studientypen / Expositionsdesigns , Kohortensequenzpläne | |
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708:2,5-8, 712:3-5, 713:7, 716, 33, 296, 209, 214, 41, 750 |
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Logistische Regression | Datentypen / Logit-Transformation , Modelle für gemischte AV, prpoprtional odds, Klassifikation und Diagnose-Evaluierung , Software-Demo | |
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712:20, 114, 158, 172, 309, 835, 600, 2019, 823, 2035, 2037, 389, 835, 2021, SAS-LIT, HCW-PACK |
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Diskriminanz Analyse | Grundkonzepte der Diskriminanzanalyse, Maße und Modellfamilien, Klassifikation und Diagnose-Evaluierung, Software-Demo | |
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905, 919, 902, 920, 918, 2001, 903, 910, 900, 909, 917; 714:6, 7, 207, 296, 32, 835, 719 |
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Cluster Analyse | Grundkonzept, Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, divisive vs agglomerative Verfahren, grundlegende Modelle und Algorithmen, Anwendungsbeispiele | |
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7, 32, 123, 902, 900, 909, |
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Generalisiertes lineares Modell | Regressionskonzept, Strukturmodell, Datentypologie; linearer Prädiktor, link-Funktion, AV-Transformation; UV-AV-COV-Systematik; Poisson-Regression, kategoriale Daten; Beispiel-Tabelle; Ausgewählte Modelle als Live-Demos in SAS | |
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anova:32, 125 133, 207, 290, 296, 390, 401/402, 453, 454, 570, 571, 572, 573, 574, 842, 851, 930, 2005, mixed: 125, 133, 390, 290, 390, 133, 571, 573, 574, 2005, 2040, 2041, 2043, 2044, ; GAM: 18, 33, 52, 85, 114, 158, 172, 173, 290, 398, 401/402, 574, 705, 851, 852, 2021, 2930, 938, 2024, 2028, 2029, 2031, 2084 |
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Survival Analyse | Datentypen und Designs, Lifetable-Ansatz / Kaplan-Meier, Extendierte Modelle (Weibull ...), Cox-Regression, between-group tests, Software-Demo | |
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143, 838, 842, 868, 869, 133, 210, 2002 |
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Stochastische Prozesse | Mathematische Grundkonzepte, Punkt- und Zählprozesse / Poissonmodell, Markov-Ketten, Warteschlangen-Modelle | |
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68, 69, 75, 76, 168, 114, 118, 600, 619, 172, 173, 401/402, 600, 835, 837, 840, 841, 844, 845, 846, 847, 849, 850, 860, 861, 863, 864, 865, 866, 869 |
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Zeitreihenanalyse I: ARIMA-Modelle und vektorautogressive Prozesse | Populations- und Stichprobenmodell, Dekompositionsprinzip bei ARIMA, Systematik der Modelle, Ablauf, Live-Demo SAS | |
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21, 34, 35 68, 69, 75, 76, 93, 104, 109, 138, 164, 168, 256, 258, 296, 388, 822, 830, 831, 832, 836, 843, 862, 866, 870, 871, 2003, HCW SAS-Code; VARMAX: 21, 258, 831, 866, 179, 2003 |
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Zeitreihenanalyse II: Transferfunktion & Kalman Filter | Zeit als UV: T-Regressionen / Wachstumsfunktionen, Systemtheorie, I-O-Konzepte / Interventionsanalyse / Therapieforschung, klinische Beispiele | |
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65, 99, 109, 183, 258, 265, 296, 830, 831, 832, 836, 843, 2003, HCW SAS-Code |
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Zeitreihenanalyse III: Spektralanalyse | Zeit- vs. Frequenzbereich, Fourrier-Transformation, Filter-Konzepte, Kreuzspektrum; Beispiele: Hirnströme, und Stimmungsschwankungen | |
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21, 35, 104,109, 866, 139, 164, 831, 832, 256, 258, 2003, HCW-Scripte, Lit zur Biosignal-Analyse (MA94) |
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Zeitreihenanalyse IV: Forecasting | Basismodelle, Wachstumskurven, Saisonmodelle, Filterkonzept, Prognose und Prognosegüte, Erweiterungen: 2-Phasen-Modelle, Kalman-Filter | |
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1, 34/35, 68, 79, 138, 188, 197, 265, 388, 256, 843, 866, 870, 871, 2003, SAS-ETS-Code |
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Zeitreihenanalyse V: non parametrische Verfahren | Binäre Zeitreihen am klinisch-therapeutischen Beispiel (Okkupanzentest, Zufälligkeit der Folge, Sättigung, etc.) nonparametrische Ansätze, order statistics, split middle quickie method, Graphiken | |
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11, 52, 54, 156, 560, 600, 611, 612, 616, 617, 619, 822, 839, 938, 2071, 2074, 2084 |
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Erkenntnis, Logik, Wahrheit | Historischer Abriss der Erkenntnistheorie, Information, Modell, Meinen, Wissen, Propädeutik der Logik, Kausalität | |
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LOGIK: 418, 626, 627, 628, 630, 631, 632 |
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Entscheidungs- und Spieltheorie | deskriptive vs. präskriptive Entscheidungstheorie, Strategien der Spieltheorie, Entscheiden unter Risiko, Klassifikation | |
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ENTSCHEIDEN: 171, 620, 638, 640, 642 SPIELTHEORIE: 238, 645, 646, 646 |
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Der diagnostische Prozess: Strategien und Urteilsbildung | Diagnosti als Kommunikation, Ablauf; Selektionsstrategien Statistische vs klinische Urteilsbildung, Diagnoseevaluierung, Nutzenfunktion | |
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410, 409, 411, 807, 811, 814, 815, 816, 817, 417, 407 |
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Messtheorie & Skalierung | Axiomatik und Theoreme der Messtheorie, Skalentypen, Optionen der Itemgeneration | |
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127, 289,410, 94, 204, 800, 806, 33, 807, 813 |
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Probabilistische Testtheorie | Grundkonzepte in Abgrenzung zur KT, Parametrisierung im RASCH-Modell, Modellgestungstest, Ablauf, Vorstellen eines Tests | |
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411, 409, 802, 803, 807, 810 |
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Messen von Veränderungen | Konzeptionen von "Zeit", Veränderungsmaße nach KT, Systematik der Pre-Post und Zeitreihendesigns, Kohortensequenzpläne, Bausteine der Einzelfalldesigns der Therapieforschung | |
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Indices: 33, 160, 198, 64, 211, 409, 810, 808, 809, 811, 812; Designs: 33 62,86,273, 207, 296, 451, 452, 906; Single-Case: 33, 131, 155, 183, 208, 273, 296, 452, 619, 571 |
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online assessment | Architektur von C/S-Systemen, Layout und Datenerfassung Validitäts-Probleme, Sicherheit und Rechtliches, Beispiele | |
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vgl. media-kit |
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Neuronale Netze | nach Vereinbarung | |
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620, 621, 622, 624, 625 |
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Fuzzy logic | nach Vereinbarung | |
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292, 620, 634,636,637 |
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Plausibility reasoning | nach Vereinbarung | |
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PT: HCW-DPL + hardcopy-mediakit (WTSTAT / PROB) BAYES/PLN: 103, 122, 171, 423, 436, 437, 620 |
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Hypothesen und Operationalisierung | Begriff und logische Formen, Systematik (vgl. WT2), Operationalisierung in verschiedenen psychologischen Schulen, Mess- und Testbarkeit | |
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33, 36, 97, 115, 116, 149, 199, 207, 273, 296, 300, 451, 452; Zusatzliste 1-5 |
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Studientypen in der Psychologie | Systematik, Hammond-Schema; Non-,Quasi-,Echt-Experimentelle Studien; Labor- vs Feldforschung; Kontrastlogik, Effekt, Fehlerbegriff; Ethische Probleme | |
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33, 47, 62, 63, 207, 244, 273, 296, 304, 352, 391, 451 |
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Validität und Kontrolle | Faktoren interner / externer Validität; Konstrukt- und Ableitungsvalidität; Störvariablen, Versuchsfehler; matching, blocking, factoring, Randomisierung, post-hoc-Verfahren | |
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24, 33, 62, 167, 174, 207, 244, 262, 273, 296, 390, 451, 452, 571 |
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Standard Designs für Gruppen | Haupt- und Interaktionseffekte; Komponenten, R-O-X Notation; Kontrollgruppe / Meßwiederholung; Baukastensystem für faktorielle Pläne; Ergebnismuster / Interaktionsdiagramme | |
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33, 62, 86, 273, 207, 296, 451, 452, 571 |
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Spezielle Designs für Gruppen | Hierarchische Pläne; Split-Plot, Blockpläne; Cross-over-Designs, Sequenzen; Regression Discontinuity | |
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32, 33, 38, 62, 207, 219, 272, 290, 291, 296, 451, 452, 571 |
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Einzelfall Designs | Grundkonzepte, Effekt, Indikation; AB-Sequenzen, Validitätsfragen; Multiple baseline Designs; Exkurs: Auswertungsoptionen | |
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33, 131, 155, 183, 208, 273, 296, 452, 619 |
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Meta-Analyse | Sekundärforschung; Integration von Studien und Effektmaßen; Anwendung in der Psychotherapieforschung; Exkurs: Evidence-based-medicine | |
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Psychotherapiefoschung: 106, 107, 268, 305 Methodisches: 61, 126, 242, 283, 2000, 306, 33 |
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Forschung, Evaluation, Evaluationsforschung, Forschungsevaluation | nach Vereinbarung | |
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Evaluation: 8, 63, 71, 2059, 2060, 130, 134, 159, 213, 218, 244, 304 |
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Beobachtung und Befragen | Systematik der Beobachtungsmethoden, Auswertung / Qualitätskriterien; Systematik der Interviewmethoden, Auswertung / Qualitätskriterien | |
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407, 33, 411 |
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Systematische Fehler im Assessment | Varianzquellen der Testsituation: Testleiter x Proband x Test x Situation x Ziel; Systematische Konstruktionsfehler (am Beispiel Fragebogen); Testfairness | |
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410, 409, 411, 807, 811, 814, 816, 817, 417, 407 |
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Gutachten | nach Vereinbarung | |
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412, 413, 414, 415, 411, 804, 814, 407 |
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