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2020-05-05
Methoden der Evaluationsforschung (Sommersemester 2020)
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2020-02-04
14. Vorlesung (04.02.2020): Zusammenfassung der gesamten Vorlesung
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2020-02-03
15. Vorlesung (03.02.2020)
Vorlesungsinhalt: Joe and Ann with Self-Selection; Joe and Ann with Randomized Assignment
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2020-01-28
13. Vorlesung (28.01.2020): Hypothese: Keine Interaktion im Zellenmittelwertmodell...
Vorlesungsinhalte:
Hypothese: Keine Interaktion im Zellenmittelwertmodell und als Allgemeine Lineare Hypothese.,
Hypothese: Kein Haupteffekt des Treatmentfaktors im Zellenmittelwertmodell und als Allgemeine Lineare Hypothese.,
Die Formulierung dieser Hypothesen in Termini der bedingten...
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2020-01-21
12. Vorlesung (21.01.2020): Das Allgemeine Lineare Modell
Vorlesungsinhalte:
Das Allgemeine Lineare Modell,
Modellannahmen,
Schätzer der Regressionskoeffizienten,
Kovarianzmatrix der Schätzer der Regressionskoeffizienten,
Die Allgemeine Lineare Hypothese (ALH),
F-Wert für die ALH,
Die wichtigsten Formeln zum ALM,
Beispiel:...
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2020-01-20
13. Vorlesung (20.01.2020)
Vorlesungsinhalt: Some Examples; Joe and Ann with Self-Selection; Joe and Ann Homogeneous
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2020-01-14
11. Vorlesung (14.01.2020): Multiple Lineare Regression
Vorlesungsinhalte:
Rechenregeln für Kovarianzmatrizen,
Multiple lineare Regression: Allgemeine Definition,
Einige Spezialfälle,
Eigenschaften des Residuums,
Darstellung in Vektornotation,
Identifikation des Achsenabschnitts,
Identifikation der partiellen Regressionskoeffizienten,
...
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2020-01-07
10. Vorlesung (07.01.2020): Matrizenrechnung
Vorlesungsinhalte:
Matrizenrechnung,
Arten von Matrizen (Symmetrische Matrix, Diagonalmatrix, etc.),
Matrizenoperationen (Addieren, Multiplizieren, etc.),
Inverse einer Matrix,
Rang einer Matrix,
Rang und Invertierbarkeit einer Matrix,
Rechenregeln für Matrizen,
...
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2020-01-06
11. Vorlesung (06.01.2020)
Vorlesungsinhalte:
Modelltest für ein Modell mit latenter Kovariate und latenter Outcomevariable: Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen,
Modelltest für ein Modell mit latenter Kovariate und latenter Outcomevariable: Modell kongenerischer Variablen,
Grundidee eines Methodenfaktors,
...
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2019-12-17
9. Vorlesung (17.12.2019): Bedingte Kovarianz
Vorlesungsinhalte:
Bedingte Kovarianz,
Bedingte Varianz,
Rechenregeln für bedingte Varianzen und Kovarianzen,
Bedingte Korrelation,
Partialkorrelation,
Joe-Ann-Beispiel
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2019-12-16
10. Vorlesung (16.12.2019)
Vorlesungsinhalte:
Latente-Variablen-Modelle für Kovariate und Outcome-Variable,
EffectLiteR-Analyse mit latenter Kovariate und latenter Outcome-Variable,
Messmodell in jeder der beiden Zellen des Designs (des vollständigen Klauer-Datensatzes),
Identifikation der Varianz der latenten...
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2019-12-10
8. Vorlesung (10.12.2019): Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen
Vorlesungsinhalte:
g-Funktionen im 3 x 3-Nonortho-Beispiel,
Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen,
Bedeutung der Parameter in dieser Parametrisierung,
Bedingte und durchschnittliche Effekte im Nonortho-Beispiel,
Nonorthogonale ANOVA nach Typ I, II, und III...
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2019-12-09
9. Vorlesung (09.12.2019)
Vorlesungsinhalte:
g-Funktionen im 3 x 3-Nonortho-Beispiel,
Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen,
Bedeutung der Parameter in dieser Parametrisierung,
Bedingte und durchschnittliche Effekte im Nonortho-Beispiel,
Nonorthogonale ANOVA nach Typ I, II, und III...