Fachgruppe Methoden & Evaluation

Fachgruppentagung

Die 15. Fachgruppentagung findet vom 15.-18. September 2021 in Mannheim (Thorsten Meiser) statt.

Weiterbildungsangebote

Die Fachgruppe weist hier auf regelmäßige Weiterbildungsangebote an Instituten hin.

Universität Zürich

Ein regelmäßiges Angebot von einführenden und fortgeschrittenen Kurse zur statistischen Datenanalyse und Programmierung mit der open-source Software R:

http://www.zhrcourses.uzh.ch

Universität Koblenz-Landau

Ein regelmäßiges Angebot an Workshops zu R sowie zu Multilevelanalyse und Strukturgleichungsmodellen:

https://www.uni-koblenz-landau.de/de/methodenzentrum/fortbildung


Institut für Qualitätsentwicklung im Bildungswesen

https://www.iqb.hu-berlin.de/fdz/workshops

Weiter weisen wir auf die nachfolgenden Kolleginnen und Kollegen hin, die bezüglich Weiterbildungsangeboten angesprochen werden können.

Prof. Dr. Michael Eid (Freie Universität Berlin)

Lineare Strukturgleichungsmodelle, Veränderungsmessung mit latenten Variablen, Multitrait-Multimethod-Analyse, Auswertung von Multi-Rater-Daten, Latent Class Analyse, Testkonstruktion und-analyse

Dr. Georg Hosoya (Freie Universität Berlin)

Einführung in die Mehrebenenanalyse mit R, Einführung in Bayesianische Methoden mit R und JAGS

Dr. Kristian Kleinke (Fernuniversität Hagen)

Fehlende Werte und Multiple Imputation, Analyse von Paneldaten mit fehlenden Werten, Datenanalyse mit R, Einführung in R

Dr. Rainer Leonhart (Universität Freiburg)

Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Strukturgleichungsmodelle, Umgang mit fehlenden Werten, explorative multivariate Verfahren

Dr. Jana Groß Ophoff (PH Freiburg)

Lineare Strukturgleichungsmodelle, Item-Response-Modelle; Software: Mplus, Conquest, R, SPSS

Prof. Dr. Timo von Oertzen (Universität der Bundeswehr München)

Strukturgleichungsmodelle mit Onyx, Optimierung von statistischer Power in Versuchsdesigns

Dr. Thomas Schäfer (ZU Chemnitz)

Forschungsmethodik und Evaluation (Lineare Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenenanalysen, Effektgrößen und Konfidenzintervalle, Einführung in SPSS, AMOS, HLM)

Prof. Dr. Margrit Schreier (Jacobs University Bremen)

Qualitative Inhaltsanalyse; Fallauswahl und Verallgemeinerung in der qualitativen Forschung; Einführung in qualitative Forschungsmethoden; Mixed Methods

Prof. Dr. Manuel Völkle (Humboldt Universität zu Berlin)

Strukturgleichungsmodelle, Analyse von Längsschnittdaten

Dr. Till Kaiser (Ruhr-Universität Bochum)

Lineare Strukturgleichungsmodelle, Analyse von Längsschnittdaten, Meherbenenanalysen, Datenanalyse mit Stata/R/SPSS/Mplus     

Dipl. Psych. Marcel Miché (Universität Basel)

Datenanalyse mit R (Einführung), professionelle Datenaufbereitung (in R) von Daten einer ESM (experience sampling methodology) Studie, R als Programmiersprache

Dr. Andreas Brandmaier (Max Planck Institute for Human Development & Max PLanck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research - Berlin)

Verfahren des maschinellen Lernens, Strukturgleichungsmodelle (lavaan, OpenMx, Onyx), Veränderungsmessung

Dr. Annika Wilhelmy (Universität Zürich)

Qualitativer Forschungsansatz der Grounded Theory, Einführung in Qualitative Forschungsmethoden     

Dr. Jan R. Böhnke (University of Dundee, UK)

Multivariate Verfahren (Querschnitt, Längsschnitt, Mehrebenendaten); Item Response Modelle; Siumulationsstudien (z.B. für statistische Power in Forschungsdesigns, Validierung von Ergebnissen komplexer Modelle) Software: R, Mplus, Stata