Methoden in der Lebensspannenpsychologie
Seit seiner Gründung im Jahr 1981 durch den verstorbenen Paul B. Baltes hat sich der Forschungsbereich Entwicklungspsychologie bemüht, konzeptuelle und methodologische Erneuerung innerhalb der Entwicklungspsychologie und im interdisziplinären Kontext zu betreiben. Über die Jahre hat sich die kritische Betrachtung von Beziehungen zwischen Theorie, Methodik und den Daten zu einem eigenständigen Merkmal des Forschungsbereichs entwickelt. Dieses Projekt führt diese Tradition mit einem zusätzlichen Schwerpunkt auf Computeralgebra und maschinelles Lernen fort. Seine wesentlichen Ziele sind:
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die kritische Untersuchung der durch existierende statistische Methoden hergestellten Zusammenhänge zwischen Theorie und Daten und
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die Bereitstellung von Mitteln zur Optimierung der Effizienz von Datenerhebung und -analyse.
Das Projekt setzt Strukturgleichungsmodelle ein, um sowohl Methoden als auch Forschungsdesigns darzustellen, und verwendet statistische Power als Maß zum Vergleich von Designeigenschaften.
Team
Timo von Oertzen (Assoziierter wissenschaftlicher Mitarbeiter)
Timothy Brick (Postdoktorand)
Literatur
Voelkle, M. C., Oud, J. H. L., von Oertzen, T., & Lindenberger, U. (in press). Maximum likelihood dynamic factor modeling for arbitrary N and T using SEM. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal.
Voelkle, M. C., & Oud, J. H. L. (2012). Continuous time modelling with individually varying time intervals for oscillating and non-oscillating processes. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. doi: 10.1111/j.2044-8317.2012.02043.x
Voelkle, M. C., Oud, J. H. L., Davidov, E., & Schmidt, P. (2012). An SEM approach to continuous time modeling of panel data: relating authoritarianism and anomia. Psychological Methods. doi: 10.1037/a0027543
Oertzen, T. von (2010). Power equivalence in structural equation modeling. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 63, 257–272. doi: 10.1348/000711009X441021
Oertzen, T. von, & Boker, S. M. (2010). Time delay embedding increases estimation precision of models of intraindividual variability. Psychometrika, 75, 158–175. doi: 10.1007/s11336-009-9137-9