Methoden, R-Tutorials, Praxis.
Konzepte, die in der Vorlesung zu schnell vorbei waren – ausführlich erklärt, mit Beispielen, die du nachvollziehen kannst.
- R-Tutorials
Einführung in den Mann-Whitney-U-Test in R
Wann er den t-Test ersetzt – und wie du ihn korrekt berichtest.
14. Okt. 2024 - Methodik
Chi-Quadrat-Test: Ein umfassender Leitfaden
Voraussetzungen, Berechnung und Berichterstattung – mit Beispielen in R und SPSS.
16. Sept. 2024 - R-Tutorials
Einführung in Fixed Effects: Ein Leitfaden mit R-Beispielen
Fixed Effects sauber spezifizieren, interpretieren und sinnvoll mit Random Effects abgrenzen.
19. Aug. 2024 - R-Tutorials
Deskriptive Statistiken in R mit dem table1-Package
Schnell zu APA-konformen Übersichtstabellen – mit table1 und gtsummary.
15. Aug. 2024 - Methodik
Two-Way ANOVA: Verständnis und Interpretation der Koeffizienten
Was die Interaktionsterme bedeuten – und wie du sie korrekt berichtest.
13. Aug. 2024 - Methodik
Linear Mixed Models vs. OLS: Vergleich und Leitfaden zur Auswahl
Wann lohnt sich ein Mixed Model statt einer klassischen Regression – und woran erkennst du das?
27. Feb. 2024 - Methodik
Voraussetzung lineare Regression: Varianzhomogenität (Homoskedastizität)
Wie du Homoskedastizität diagnostizierst – und was du bei Heteroskedastizität tun kannst.
26. Feb. 2024 - R-Tutorials
Wie man einen t-Test in R durchführt – ein umfassender Leitfaden
Von der Voraussetzungs-Prüfung bis zur Berichterstattung im Ergebnisteil.
26. Feb. 2024 - Methodik
Voraussetzung lineare Regression: Normalverteilung der Residuen
Warum es um die Residuen geht, nicht um die Variablen selbst.
23. Jan. 2023 - Methodik
Voraussetzung lineare Regression: Linearität (Teil 1)
Erste Diagnostik – grafisch und numerisch.
16. Jan. 2023 - Methodik
Voraussetzung lineare Regression: Linearität (Übersicht)
Was Linearität bei der linearen Regression wirklich bedeutet.
09. Dez. 2022 - Methodik
Regressionskoeffizienten richtig interpretieren
Die häufigsten Interpretationsfehler – und wie du sie vermeidest.
10. März 2022