STATISTIK verständlich aufbereitet – für jedeN
Statistik ist ein Werkzeug, um verständlich Fragen zu beantworten, die aus vielfältigen Anwendungskontexten stammen können. Zu diesen Bereichen gehören beispielsweise die Wissenschaft, das Geschäftsumfeld oder das Alltagsleben. In diesem Blog sollen die hierfür nötigen Methoden und Verfahren vorgestellt werden. Hierzu gehören:
- Planung und Durchführung von Datenerhebungen
- Vorstellung von statistischen Verfahren
- Durchführungen von Auswertungen mit SPSS, R, Mplus, Phyton
- Umgang mit Fehlern und Fehlermeldungen bei der statistischen Auswertung
Das Ziel aller Beträge soll dabei sein, die verwendeten Programme, Methoden und Verfahren so aufzubereiten, dass sie von allen Lesern nachvollzogen werden können. Dabei sollen mathematische Grundlagen nur insofern diskutiert werden, wie sie nötig sind, um das Verfahren oder damit verbundene Probleme nachzuvollziehen.
Kurz gesagt, das Ziel des Blogs ist, Statistik verständlich aufzubereiten.
Über mich – Robert Busching
Ich bin 1982 in Berlin geboren. Nach meinem Abitur und Zivildienst habe ich ein Psychologiestudium an der TU Dresden aufgenommen. Während dieses Studiums habe ich ein Jahr in Neuseeland an der University of Otago studiert und dort ein Postgraduate Diploma in Science erworben. Zurück in Deutschland, habe ich meine Diplomarbeit am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin geschrieben. In dieser Arbeit nutzte ich Mehrebenenmodelle, um Schwankungen in der Berufszufriedenheit und dem Belastungsempfinden bei LehreramtanwärterInnen zu untersuchen.
Heute arbeite ich an der Universität Potsdam im Fachbereich Sozialpsychologie. Dort habe ich 2014 meine Promotion im Bereich der Medienwirkungsforschung abgeschlossen. Im Moment unterrichte ich sowohl im Bachelor- als auch im Masterstudiengang Seminare aus dem Bereich Forschungsmethoden und Statistik. Inhaltlich beschäftige ich mich mit der statistischen Modellierung des Einflusses von Mitschülern auf die Entwicklung von aggressivem Verhalten. Dieses Forschungsgebiet ermöglicht es mir praktische, alltagsbezogene Fragestellungen, z.B wann gleichaltrige MitschülerInnen einen besonders großen Einfluss auf jemanden haben, mit modernen statistischen Verfahren, wie Strukturgleichungsmodellen (SEM), Mehrebenenmodellen (HLM) oder den Umgang mit fehlenden Werten (FIML, Imputation) zu verknüpfen.
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