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!)
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.
