Unsere Abi-Tour ab März 2024 – Nachhilfe fürs Mathe-Abi

Nachhilfe in Statistik – Psychologie-Master: Freie Universität Berlin

Wir kennen die Besonderheiten, Schwierigkeiten und Stolpersteine der Klausuren und wissen, was nötig ist, um sie zu bestehen.

Besonderheiten & Themen deiner Klausur ↓


Dozent*innen:

Dr. Claudia Crayen
Prof. Dr. Steffi Pohl

So läuft’s:

  • 2 Stündige Seminare
  • maximal 5 Lernende
  • Präsenz oder Online
  • ab 28 € pro Seminar

„Herzlichen Dank Tilo, dass du mich jeweils beim ersten Versuch erfolgreich durch Statistik begleitet hast! Deine entspannte und rücksichtsvolle Art haben das Lernen sehr angenehm gestaltet. […] Vielen Dank für all die Motivation und Leichtigkeit!“
— Virginia

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    So läuft’s

    2-stündige Seminare

    • klar abgesteckte Lernthemen
    • nur die nötige Theorie
    • viele praktischen Beispiele
    • Aufgaben aus Altklausuren
    • einfache Rezepte und Übersichten

    maximal 5 Lernende

    • kleine Lerngruppen
    • alle schreiben dieselbe Klausur
    • Termine werden gemeinsam abgestimmt
    • du entscheidest von Termin zu Termin, ob du dabei bist

    Präsenz oder Online

    • zusätzliches Online-Training
    • zusätzliche Begleitung zwischen den Seminaren
    • auf Wunsch werden Seminare aufgezeichnet

    Ab 28 € pro Seminar

    • Preise richten sich nach Gruppengröße
    • dich bindet kein Vertrag
    • du zahlst nur für Seminare, an denen du teilnimmst

    Methodenlehre und Statistik

    Wir bereiten dich genau auf die besonderen Schwierigkeiten und Stolpersteine deiner Klausur vor.

    Multivariate Datenanalyse

    Klausurvorbereitung

    Die Inhalte der Vorlesungen bauen auf die Themen von Statistik I und II aus dem Bachelorstudium auf. Da bei den meisten Student*innen dieses Wissen wieder ein bisschen in den Hintergrund gerutscht ist, lassen wir uns ganz besonders für die ersten Themen soviel Zeit, dass ihr ein tiefes Verständnis für die Logik der Regression aufbaut und genau versteht , warum wann welche Interpretation angebracht ist.

    Sehr ausführlich erarbeiten wir uns die R-Outputs, so, dass du wirklich jedes Wort und jede Zahl verstehst und merkst, dass diesen Output interpretieren dem gleichkommt, als würdest du eine Geschichte mit vielen Details erzählen.

    Wir erarbeiten uns die Grundlogik am Sonderfall der multiplen Regression mit dem Sonderfall: 2 Prädiktoren, metrische Prädiktoren und metrisches Kriterium, ohne Interaktion, linearer Zusammenhang , unabhängige Residuen. Du wirst dann verstehen, dass jedes weitere Modell als eine Erweiterung dieses Sonderfalles verstanden werden kann und an einem dieser Punkte anknüpft. Und so wird der Stoff, obwohl immer komplexer werdend für dich immer eine Mischung von Wiederholung, Erweiterung und verständlicher Vertiefung sein und dir nicht schwer fallen.

    Im zweiten Teil des Kurses lernst du mit uns Umgang und Interpretation der hierarchischen Modelle. Aus der Perspektive von praktischen Forschungsfragen erarbeiten wir uns eine Übersicht der 5 Modelle, die du kennen musst. Viel Zeit lassen wir uns, bis ihr den zuerst unübersichtlichen „Buchstaben- und Zahlensalat“ geschafft habt. Wenn ihr das geknackt habt, dann schafft ihr den Rest mit Links :).

    Themenübersicht

    • Bivariate Regression
      Korrelation, Schätzung der Regressionskoeffizienten, t- und F-Test, Determinationskoeffizient, Zentrierung, Standardisierung
    • Multiple Regression I
      Additives Modell, Moderatoreffekt, Moderatorvariable, Modellvergleich, Nützlichkeit eines Prädiktors
    • Multiple Regression II
      Multikollinearität, Redundanz und Suppression, visuelle Modelldiagnostik, non-lineare Regression
    • Ancova
      Dummykodierung, Interpretation mit kategorialen Prädiktor, Kovariate, generalisierte Ancova
    • logistische Regression bedingte Wahrscheinlichkeit, logit link Inverse, Odds Ratio, multiple logistische Regression mit Interaktion und kategorialem Prädiktor, Wald Test, maximum likelihood Methode
    • Clusteranlalyse (nicht klausurrelevant)
    • Hierarchische Modelle
      Intraklassenkorrelation, Intercept only, Random slopes, Kontextmodell, Cross-Level-Interaction, Modellvergleiche, Längsschnittmodelle, Modellvergleiche, Pseudo-R²
    • Klausurtraining

    Evaluationsforschung

    Klausurvorbereitung

    In der Klausur bekommst du als die beiden größten Aufgaben jeweils eine zur Ancova und eine Aufgabe zum Matchen. Außerdem musst du „per Hand“ einen geschätzten kausalen Effekt berechnen. Als kleine Aufgaben bekommst du jeweils zu den PS- Methoden, zur Regression discontinuity und zum Non compliance-Ansatz eine Teilaufgabe mit einem Output.

    Die Ancova war schon Thema von Statistik 1, deshalb setzen wir genau da an. Das ist auch die technisch anspruchvollste Aufgabe. Wir lernen das Aufstellen der Effektfunktion aus den verschieden Outputs zur Ancova kennen, schätzen damit die kausalen Effekte und interpretieren diese. Alle späteren Interpretationen bauen auf diesen auf. Hauptschwerpunkt liegt auf dem sehr komplexen Output zum effectLite()- Befehl.

    Das Schlimmste ist geschafft! Wir gehen in die Theorie (Vorlesung 3,4) und Klären das Problem von Selektionseffekten, die Idee der Adjustierung der Kovariaten und das Konzept der unverfälschten Schätzung von kausalen Effekten. Das theoretische Wissen wenden wir beim Matchen an und bei den PS – Methoden an.

    Nach den PS – Methoden gehen gibt es die beiden Themen der discontinuity regression und des non compliance- Ansatz, die dir nicht mehr schwerfallen werden, sie bauen auf den vorherigen Methoden auf und sind jeweils für sich logisch und übersichtlich, also gute Themen für die Klausur.

    Wenn du die Vorlesungen von Frau Professor Pohl anschaust, wirst du über alle Vorlesungen hinweg verschiedene Formeln und Verfahren finden, wie du kausale Effekte „per Hand“ schätzen kannst. Du bekommst bei uns einen Überblick über diese Verfahren und lernst, wann du sie auf einfache Weise anwenden kannst.

    Themenübersicht

    • Evaluation Einführung
      Korrelation, Schätzung der Regressionskoeffizienten, t- und F-Test, Determinationskoeffizient, Zentrierung, Standardisierung
    • Kausale Effekte und Treatmenteffekte
      Definition und Berechnung kausaler Effekte, Wahrscheinlichkeit der Treatmentzuweisung, Schätzung der Effekte aus empirischen Daten
    • Ancova
      Idee Ancova, traditionelle Ancova, generalisierte Ancova, bedingte Regressionsgleichungen, Effektschätzung, lm()- Befehl, effectLite()- Befehl
    • Kovariatenmatching
      Balancieren als Möglichkeit der Kovariatenkontrolle, machit()- Befehl, Mahalanobis Distanz,exaktes Matchen, SMD und Varianzenverhältnis, Verteilungsfunktionen, ATE of matched sample
    • PS – Methoden
      logistische Regression, PS Schätzung, PS Matching, overlap, Respezifikation, Ps- Stratifizierung, PS- Gewichtung, PS – Regression
    • Praktische Überlegungen
      Methodenvergleich, Methodenkombination, Sensitivitätsanalyse, Wahl der Kovariaten, Messfehler,
    • Diskontinuierliche Regression
      forcing covariate, Schätzung vom LATE, Modellspezifikationen, optimaler Tolleranzbereich, RDestimate()- Befehl, Interpretationsvarianten
    • Non Compliance
      As-treaded- Analyse, Per-Protocol- Analyse, Intention-to-Treat-Analyse, IV- Ansatz, Effektschätzung mit Intrumental-Variable

    Möchtest du teilnehmen?

    Dann melde dich bei uns, damit wir gemeinsam schauen können, ob es aktuell Lerngruppen gibt und welche zu dir passt.

    Yesim

    Psychologie-Master - FU

    Mathemagiker ist der perfekte Ort, um sich gezielt auf eine Prüfung vorzubereiten, Grundkenntnisse aufzufrischen oder seine mathematischen Fähigkeiten weiter aufzubauen. Mein Lehrer (Tilo) hat mir sehr geholfen, meine Statistik-Prüfungen mit sehr guten Noten zu bestehen und die Angst vor dem Fach im Allgemeinen loszuwerden. Die Preise sind absolut studentenverträglich. 😀

    Virginia

    FU Berlin - Psychologie

    Herzlichen Dank Tilo, dass du mich jeweils beim ersten Versuch erfolgreich durch Statistik I & II begleitet hast! Deine entspannte und rücksichtsvolle Art haben das Lernen sehr angenehm gestaltet- die Zeit bei dir ist jedes Mal wie im Flug vergangen. Dank deiner klaren und nachvollziehbaren Vermittlung, hast du es geschafft, dass ich das neue Wissen wirklich verstehen und verinnerlichen konnte. Vielen Dank für all die Motivation und Leichtigkeit!