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de  Forschungsorientierte Vertiefung (FOV)

Speakers: Prof. Dr. Rolf Steyer & Dipl.-Psych. Norman Rose

Winter term 2008/2009, Seminar, Language: German

In diesem Semester werden eine Vertiefung zur Wahrscheinlichkeitstheorie und eine Einführung in die Anwendung von R (ein freies Programmsystem zur Datenanalyse) behandelt.



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Material

Wahrscheinlichkeitstheorie

"R"-Kurs

Monte Carlo Simualtionen - Theorie

Monte Carlo Simualtionen - Anwendungsbeispiel

    Im Folgenden sind die Simulationsfunktionen zur Vergleichsstudie von t-Test und Welch-Test bereitgestellt. Die R-Funktionen "sim.fun" und "sim.exp", sind bei Simulation normalverteilter Variablen zu verwenden. Die Funktionen "sim.skew" und "sim.skew.exp" werden bei der Untersuchung schiefer Verteilungen genutzt.

  • sim.fun
  • sim.fun.exp

  • sim.skew
  • sim.skew.exp

  • Zur Analyse der Ergebnise bedarf es einer Analysefunktion, die mit "analyzer" bezeichnet ist. Sie liest die Ergebnisdatein der einzelnen simulierten Zellen ein und berechnet die einzelnen Kennwerte (Type-I-Error rate, etc.), und gibt eine Ergebnisdatei zurück. "analyzer" benötigt die oben bereitgestellten Funktionen "skew" und "kurt".

  • analyzer

  • Das R-Skript "CompleteRun.r" stellt die gesamte Simulationroutine incl. der Erstellung der Ergebisdatei durch die "analyzer"-Funktion zur Verfügung.

  • CompleteRun

  • Nachfolgend ist ein R-Skript bereitgestellt, welches einen sog. Levelplot generiert. Diese Graphik ist geeignet, die Ergebnisse der Simulationsstudie zu veranschaulichen. Da die R-Syntax in diesem Fall schon recht komplex ist, und zusätzliche Pakete geladen werden müssen ("lattice" und "RColorBrewer"), ist auch die fertige Graphik zum Download bereitgestellt.

  • R-Syntax "Levelplot"
  • Levelplot zur Simulationsstudie (t-Test vs. Welch-Test)

  • Eine weitere Möglichkeit der Auswertung von Simulationsstudien mit experimentellen Design ist die ANOVA. Nachfolgend sind die Ergebnisse der mehrfaktoriellen ANOVA für die Type-I-Error Rate, der Simulationsstudie (t-Test vs. Welch-Test), zu finden.

  • SPSS-Output zur ANOVA