Studierende lernen, wie das allgemeine lineare Modell in verschiedene Richtungen erweitert werden kann: (a) auf die Untersuchung nicht-linearer Beziehungen (z.B. logistisch); (b) auf die Betrachtung mehrerer Gruppierungs-Ebenen eines Datensatzes (z.B. einzelne Beobachtungen, Schüler*innen, Klassenzimmer, etc. - daher der name "hierarchisch"); und (c) auf die Schätzung nicht nur von Mittelwerten sondern auch von Varianzen eines Effektes. Dabei liegt der Fokus auf die Programmiersprache R, auf Bayessche statistische Methoden, und auf die offene und transparente Berichterstattung von Forschungsprojekten (vgl. R Markdown, LaTeX, OSF).
- Kursleiter*in: Nicole Cruz
ePortfolio: Nein