Die Statistiken zur akademischen Jobsuche sehen alarmierend aus. Aber in meiner Erfahrung sind sie fast immer das Falsche, worauf man schauen sollte. Hier erfährst du, warum der akademische Arbeitsmarkt navigierbarer ist als die Zahlen suggerieren — und was tatsächlich über Erfolg entscheidet.
Die meisten Doktoranden denken bei PhD Funding nur an finanzielle Unterstützung. Aber das Wertvollste ist nicht das Geld, sondern das Netzwerk und das Commitment der Stakeholder, das der Prozess um deine Forschung herum aufbaut.
Ein Drittmittelantrag stärkt deine Dissertation, ob er bewilligt wird oder nicht. Der Prozess schafft Forschungsklarheit, externe Glaubwürdigkeit und ein Netzwerk von Kooperationspartnern, das dir unabhängig vom Ergebnis gehört.
Ein PhD beweist, dass du eigenständig forschen kannst. Das ist eine echte und bedeutsame Leistung. Aber es ist nicht dasselbe wie Expertise — und diese Verwechslung könnte deine Entwicklung auf dem akademischen Jobmarkt still und leise ausbremsen.
Akademisches Schreiben wird oft darauf reduziert, sich hinzusetzen und ein Manuskript zu verfassen oder zu überarbeiten. In Wirklichkeit umfasst akademisches Schreiben jedoch deutlich mehr. Dazu gehören nicht nur das Editieren, sondern auch das Schreiben von Rohfassungen, die Datenanalyse, das Brainstorming und Gespräche…
Wenn du promovierst oder als Postdoc arbeitest, verbringst du einen großen Teil deines Arbeitstags umgeben von Text – Artikel, Manuskripte, Gutachten, E-Mails, studentische Arbeiten. In vielerlei Hinsicht besteht dein Job aus Lesen und Schreiben. Und dennoch tragen viele Forschende denselben…
Wie kannst Du Mittelwerte vergleichen – und zwar so, dass es auch statistisch Hand und Fuß hat? Willkommen in der Familie der t-Tests. Sie zählen zu den Klassikern in der Statistik und sind besonders nützlich, wenn Du mit metrischen Daten arbeitest und wissen willst, ob sich Gruppen wirklich unterscheiden – oder ob das alles nur Zufall sein könnte.
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Das R-Package psych wurde von William Revelle und anderen entwickelt, um psychologische sowie generell sozialwissenschaftliche Datenauswertungen zu erleichtern. Hier sehen wir es uns genauer an.
Inhalt Warum ggplot2? Installation & Basics Geoms und Ästhetiken 3.1 Geoms 3.2 Aesthetics (aes) Verschiedene Diagrammtypen Scatterplot Histogramm Boxplot Balkendiagramm Faceting, Themes & weitere Tricks Faceting Themes Legenden, Skalierungen Zusammenfassung Warum ggplot2? ggplot2 (von Hadley Wickham) basiert auf dem „Grammar…