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

Nachhilfe in Statistik – Psychologie-Master: Sigmund Freud Universität

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

Besonderheiten & Themen deiner Klausur ↓

25. Oktober


Dozent:

Dr. Paul Walter

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

Möchtest du teilnehmen?

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

Chatte mit Tilo über WhatsApp

Wenn der Button bei dir nicht funktioniert kannst du auch an unsere Nummer schreiben: 0177 / 6687611

Schreibe uns eine Nachricht

    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

    Forschungsmethoden und Evaluation

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


    Quantitative Verfahren I

    • 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
    • logistische Regression bedingte Wahrscheinlichkeit, logit link Inverse, Odds Ratio, multiple logistische Regression mit Interaktion und kategorialem Prädiktor, Wald Test, maximum likelihood Methode
    • Clusteranlalyse

    Quantitative Verfahren II

    • Korrespondenzanalyse
      Korrelation, Schätzung der Regressionskoeffizienten, t- und F-Test, Determinationskoeffizient, Zentrierung, Standardisierung
    • Varianzanalyse ohne MW
      einfaktorielle Anova, Quadratsummenzerlegung, Levene Test, SPSS Outputs, partielles Eta², post hoc Tests, zweifaktorielle Anova, Interaktion, Interaktionsdiagramme
    • Varianzanlyse mit MW
      Shärizität, Mauchly Test, Korrekturen
    • Kovarianzanalyse (Ancova)
      Dummykodierung, Interpretation mit kategorialen Prädiktor, Kovariate, generalisierte Ancova
    • Hierarchische Modelle
      Intraklassenkorrelation, Intercept only, Random slopes, Kontextmodell, Cross-Level-Interaction, Modellvergleiche, Längsschnittmodelle, Modellvergleiche, Pseudo-R²
    • Manova

    Möchtest du teilnehmen?

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