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Klausurvorbereitung Statistik:
Psychologie MSB Berlin

Seit Jahren bereiten wir erfolgreich Student*innen für Psychologie der Medical School Berlin auf ihre Klausuren in Statistik vor. Wir kennen die Besonderheiten, Schwierigkeiten und Stolpersteine der Klausuren und wissen, was du brauchst, um sie zu bestehen.

Unsere Statistikkurse bestehen aus 2-stündigen Seminaren, mit jeweils einem klar abgesteckten Thema behandeln. Wir filtern allen theoretischen Ballast heraus, den du nicht brauchst, und sorgen dafür, dass du nach jedem Seminar die Themen selbstständig vertiefen kannst.

Wie intensiv und lange wir die einzelnen Themen bearbeiten, ist offen und flexibel. Wenn euch ein Thema leicht fällt, dann halten wir uns nicht länger damit auf. Entstehen aber  Schwierigkeiten oder ein besonderer Übungsbedarf, dann lassen wir uns dafür entsprechend mehr Zeit. Wir achten darauf, dass ihr alle mitkommt und wirklich die Aufgaben beherrscht und versteht.

Klausurtermine:

  • Statistik I:
  • Statistik II: Juli

Dozenten:

Prof. Dr. Thomas Schäfer
Johannes Bohn M.Sc.


Seminare:

  • 2 Stunden
  • höchstens 5 Lernende
  • ab 24 €

zur Anmeldung →

 

Und so läufts:

Wir lernen in Lerngruppen mit höchstens 5 Lernenden. Wir sprechen alle Termine in der Gruppe ab und du kannst dich von Termin zu Termin entscheiden, ob du dabei bist.

Wenn ihr euch als Gruppe meldet, …

dann einigen wir uns gemeinsam, mit welchem Themen wir starten und sprechen einfach den ersten Termin ab. Wenn ihr wollt, bilden wir eine WhatsApp-Gruppe. Dort könnt ihr zwischen den Terminen eure Fragen loswerden und euch über die aktuellen Übungen austauschen.

Wenn du dich alleine meldest, …

dann helfen wir dir, eine passende Lerngruppe zu finden. Falls das nicht gelingt, oder deine Themen für das Lernen in der Gruppe zu individuell sind, dann ist auch Statistik-Nachhilfe in Einzelbegleitung möglich.

Jedes Seminar dauert 2 Stunden und es nehmen höchstens 5 Lernende teil. Die Seminare finden in unseren Räumen in der Kaiserin-Augusta-Allee 49 statt.

Preis pro Person für ein Seminar
(120 Minuten)
Einzelbegleitung 60 €
2 Lernende 40 €
3 Lernende 32 €
4 Lernende 28 €
5 Lernende 24 €

 

Melde dich einfach, wenn du Interesse hast.

zur Anmeldung →


Themen der Kurse

Themen Statistik I

  1. Lage- & Streuungsmaße

    1. Skalenniveaus – Mittelwerte – Varianz und Standardabweichung – Modus und Median – Boxplot – Häufigkeitstabellen – klassierte Daten – Darstellungen
  2. Zusammenhangsmaße

    1. Streudiagramm – Kovarianz und Korrelation – Interpretation von Zusammenhängen – Kendalls Tau – Gamma Koeffizient – Rangkorrelation Spearman –  x² und Cramers V
  3. Regression

    1. Theorie der Korrelation – Regressionskoeffizienten – Methode der kleinsten Quadrate – Varianzzerlegung – Varianzaufklärung – Residuen – Partialkorrelation
  4. Testaufbau & t Test

    1. Entscheidungsbaum – Regeln für Hypothesen – Einstichproben t Test – t Test für unabhängige Stichproben – Levene Test – t Test für abhängige Stichproben –  Cohens Delta – Interpretation von Outputs
  5. Chi-Quadrat Test

    1. x² Unabhängigkeitstest – x²Anpassungstest _ Mc Nemar Test –  Fehlerarten  – Teststärke –  Interpretation von Outputs
  6. Wahrscheinlichkeit und Konfidenzintervalle

  7. Klausurtraining

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Themen Statistik II

  1. X²- Test

    1. Entscheidungsbaum – Regeln für Hypothesen – Testaufbau – Wiederholung t Test  – x² Unabhängigkeitstest – x²Anpassungstest _ Mc Nemar Test –  Fehlerarten  – Teststärke
  2. einfaktorielle Varianzanalyse ohne MW

    1. Alpha Fehler Korrektur – Anova und post hoc Test – Quadratsummenzerlegung – Bestimmung der Anova Tabelle- Eta Quadrat
  3. Kontrastanalyse

    1. Kontraste als post hoc Analyse – Hypothesenbildung – Aufstellen von Kontrasten – Kontrastanalyse – Interpretation – A priori Kontraste – orthogonale Kontraste – Helmert Kontraste – Paarvergleiche
  4. zweifaktorielle Varianzanalyse

    1. Quadratsummerzerlegung – “Mittelwertskasten” –  Haupteffekte und Interaktionseffekte – Liniendiagramme – Interaktionsarten – Effektgrößen – SPSS Output
  5.  einfaktorielle Varianzanalyse mit MW

    1. Sphärizität  –  Vergleich der Anovas –  Berechnung per Hand – Interpretation von SPSS Outputs
  6. Korrelation und einfache Regression

    1. Streudiagramm – Kovarianz – Korrelation – Regressionsgerade – Residuen – Determinationskoeffizient- Test auf Unkorreliertheit – Test der Regressionskoeffizientren
  7. multiple Regression

    1. multiple Regressionsgleichung – standardisierte und unstandardisierte Gewichte – Test von R² – Modellvergleich – Regression in SPSS
  8. Hauptkomponentenanalyse

    1. Eigenwerte und Kommunalitäten – Kaiser Gutmann Krieterium und screeplot – Komponentenmatrix – Reduktion und Rotation – Interpretation der Faktoren
  9. Klausurtraining

 


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