Latent Class Analysis

Darstellung der parametrischen Methode der Latent Class Analysis (LCA) kontrastierend oder ergänzend mit der nonparametrischen Methode der Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA), die vom Skalenniveau, wie die LCA, auf nominale Variablen zurückgreift und ebenso eine personenorientierte Analysemethode darstellt.
In der vergleichenden, praktischen Anwendung zeigt sich oft, dass (1) die KFA geeignet ist LCA-Ergebnisse zu validieren und (2) dazu geeignet ist, die inhaltliche Bedeutung der gefundenen latenten Klassen aus der LCA detaillierter zu beschreiben.

Teilnahmegebühr:
10    Euro für Promovierende der TU München, die Mitglied des Fakultätsgraduiertenzentrums sind
250  Euro für Studierende
270  Euro für berufsstätige Personen

Inhalte

  • Auswertung kategorialer Daten mit der freien Statistikumgebung R.
  • Parametrische Methode der Latent Class Analysis (LCA) kontrastierend / ergänzend  mit der nonparametrischen Methode der Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA).
  • Vergleichenden, praktischen Anwendung der KFA, um LCA-Ergebnisse zu validieren.
  • Inhaltliche Bedeutung und Beschreibung der gefundenen latenten Klassen aus der LCA.
  • Wiederholung zentraler Funktionen von R und R-Studio

Anhand beispielhafter Daten aus der Praxis, werden die notwendigen Schritte zur Klassifikation mit beiden Verfahren erklärt und gemeinsam mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern praktisch durchgeführt. Eingesetzt werden verschiedene Pakete wie poLCA und confreq für die freie Statistikumgebung R.

 

 

Termin und Ort

Kurstermine: vsl. 2020
Kurszeiten: Fr.,14.00 - 18.00 Uhr, Sa.,09.00-18.00 Uhr

Anmeldeschluss: 4 Wochen vor Veranstaltungsbeginn (nachträgliche Anmeldung bei Restplätzen möglich!)

TUM Campus D am Georg-Brauchle-Ring 60/62

Teilnahmevoraussetzungen

Der Workshop setzt einen eigenen Computer (Laptop) mit einer Installation von R und R-Studio voraus.
Idealerweise bestehen bei den Teilnehmerinnen und Teilnehmern wenigstens minimale Grundkenntnisse in R und R-Studio. Je nach Kenntnisstand wird am ersten Kurstag eine kurze Einführung in R und R-Studio gegeben.

Weitere Informationen

Zielgruppe:
Promovierende der Fakultät Sport- und Gesundheitswissenschaften, Promovierende der TUM anderer Fakultäten, methodisch interessierte Personen

Kurssprache:
Englisch

Teilnehmerzahl:
mind. 8, max. 20 Personen

Kursleiter:
Dipl. Psych. Jörg-Henrik Heine, Zentrum für Internationale Bildungsvergleichsstudien (ZIB), Technische Universität München

Workload:
16 UE Präsenzzeit, 1 ECTS

Bescheinigung:
S&H Zertifikat "Latent Class Analysis"

Interessiert?

Aktuell ist kein Termin für diesen Kurs ausgeschrieben oder der ausgeschriebene Termin ist ausgebucht, beziehungsweise passt bei Ihnen zeitlich nicht? Hier können Sie sich unverbindlich auf die Interessentenliste setzen und werden angeschrieben, sobald ein neuer Kurstermin feststeht.