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Inhalt Generelle Strategien Strategien in der Diagnostik: Individualdiagnostik vs. institutionelle Diagnostik Selektions- vs. Modifikationsstrategien Theoretische Grundkonzepte: Trait- vs. State-Ansatz Was sind diagnostische Verfahren? Leistungstests vs. Persönlichkeitsfragebogen Quantitative vs. Qualitative Verfahren Psychometrische vs. Projektive Verfahren Wie werden diese Verfahren in der…
In der psychologischen Diagnostik ist der diagnostische Prozess der Kern, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen einzuleiten. Egal, ob in der klinischen Psychologie, im Arbeitsumfeld oder in der Erziehungsberatung – die systematische Herangehensweise an die Erfassung von Informationen und deren Auswertung ist entscheidend. In diesem Blogpost werde ich Dich durch die verschiedenen Schritte des diagnostischen Prozesses führen und anhand praxisnaher Beispiele erklären, wie diese ablaufen.
Die psychologische Diagnostik ist ein faszinierendes und vielschichtiges Gebiet, das sich in den letzten Jahrhunderten stark entwickelt hat. Von ihren Anfängen in der Psychiatrie bis hin zur Entwicklung moderner Klassifikationssysteme wie dem DSM und der ICD hat die Diagnostik einen langen Weg zurückgelegt. In diesem Blogpost werde ich dir einen umfassenden Überblick über die Geschichte der psychologischen Diagnostik geben und aufzeigen, wie sich die diagnostischen Methoden im Laufe der Zeit verändert und verbessert haben.
Psychologische Diagnostik ist ein weitreichendes Feld, das in den unterschiedlichsten Bereichen Anwendung findet, sei es in der klinischen Psychologie, im Personalwesen oder in der Bildungspsychologie. Aber was bedeutet "Diagnostik" eigentlich genau? In diesem Blogpost werde ich dir einen Überblick über die wichtigsten Begriffe und Konzepte der psychologischen Diagnostik geben.
In der Statistik ist die Schätzung ein unverzichtbares Werkzeug, um aus Stichproben Rückschlüsse auf eine Grundgesamtheit zu ziehen. Doch wie genau funktioniert das, und was sind die wichtigsten Konzepte? In diesem Blog-Post erkläre ich dir die Grundlagen der Schätzung und gebe dir praktische Beispiele, die du direkt in R umsetzen kannst.
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung bildet die Grundlage vieler statistischer Verfahren. Sie hilft uns, mit Unsicherheiten und zufälligen Ereignissen umzugehen, indem sie die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten bestimmter Ereignisse quantifiziert. In diesem Blog-Post erkläre ich dir die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung, sodass du ein solides Fundament hast, um weiter in die Statistik einzutauchen.
In der Statistik geht es oft darum, den Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen (z.B. Körpergröße und Gewicht) zu untersuchen. Dafür gibt es verschiedene Maße, um diese Abhängigkeit zu quantifizieren. Die bekanntesten davon sind der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient und der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient. In diesem Blog-Post zeige ich dir, wie diese Maße funktionieren, wann du sie anwendest und wie du sie in R berechnen kannst.
In der Statistik begegnen uns häufig diskrete (kategoriale) Variablen, wie zum Beispiel Geschlecht, Bildungsniveau oder Antwortkategorien bei einer Umfrage. Um den Zusammenhang zwischen solchen Variablen zu analysieren, nutzt man Zusammenhangsmaße speziell für diskrete Daten. In diesem Blog-Post erfährst du, welche Maße es gibt, wie sie funktionieren und wie du sie in R berechnen kannst.
Inhalt Was ist die Einfache Lineare Regression? Ein einfaches Beispiel Berechnung in R Interpretation der Ergebnisse Überprüfung des Modells: Residualanalyse Fazit Die einfache lineare Regression ist ein fundamentales statistisches Verfahren, das dir ermöglicht, Zusammenhänge zwischen zwei Variablen zu untersuchen und…