Ralph Hansmann: Katalogdaten im Herbstsemester 2016 |
Name | Herr PD Dr. Ralph Hansmann |
Namensvarianten | Ralph Hansmann Ralf Hansmann |
Lehrgebiet | Nachhaltigkeitswissenschaften |
Adresse | TdLab ETH Zürich, CHN K 76.2 Universitätstrasse 16 8092 Zürich SWITZERLAND |
ralph.hansmann@env.ethz.ch | |
URL | http://www.tdlab.usys.ethz.ch/de/people/person-detail.html?persid=95693 |
Departement | Umweltsystemwissenschaften |
Beziehung | Privatdozent |
Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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701-0721-00L | Psychologie | 3 KP | 2V | R. Hansmann, C. Keller, M. Siegrist | |
Kurzbeschreibung | Dieser Kurs gibt eine Einführung in die psychologische Forschung und Modellbildung. Schwerpunkte des Kurses sind die kognitive Psychologie und das psychologische Experiment. Die Kursteilnehmenden erlangen die Fähigkeit, psychologisch untersuchbare Fragestellungen zu formulieren und Grundformen des psychologischen Experiments anzuwenden. | ||||
Lernziel | Die Studierenden können - Gebiete, Begriffe, Theorien, Methoden und Ergebnisse der Psychologie darlegen. - die wissenschaftliche Psychologie von der "Alltags"-Psychologie abgrenzen. - die Aussage und Bedeutung eines Experiments hinsichtlich einer Theorie in der Psychologie einordnen. - eine psychologisch untersuchbare Fragestellung formulieren. - Grundformen des psychologischen Experiments anwenden. | ||||
Inhalt | Einführung in die psychologische Forschung und Modellbildung unter besonderer Berücksichtigung der kognitiven Psychologie und des psychologischen Experiments. Themen sind u.a.: Wahrnehmung; Lernen und Entwicklung; Denken und Problemlösen; Kognitive Sozialpsychologie; Risiko und Entscheidung. | ||||
701-1541-00L | Multivariate Methods Studierenden der Umweltnaturwissenschaften mit der Vertiefung Umweltsysteme und Politikanalyse wird sehr empfohlen entweder die Lehrveranstaltung 701-1541-00 im Herbstsemester ODER 752-2110-00 im Frühjahrssemester zu belegen. | 3 KP | 2V + 1U | R. Hansmann | |
Kurzbeschreibung | Die Veranstaltung behandelt multivariate statistische Methoden wie lineare Regression, Varianzanalyse, Clusteranalyse, Faktorenanalyse und logistische Regression. | ||||
Lernziel | Erlernen (1) von Grundlagen und Anwendungsbedingungen unterschiedlicher multivariater Methoden, (2) der Schätzung, Spezifikation und Diagnostik von Modellen, (3) der Anwendung der Methoden mittels geeigneter Software anhand von Datensätzen im PC-Labor. | ||||
Inhalt | Die Veranstaltung beginnt mit einer Einführung in multivariate Methoden wie Varianzanalyse und multiple lineare Regression, bei denen eine metrische abhängige Variable durch mehrere unabhängige Variablen "erklärt" wird. Es folgen die zwei strukturierenden Verfahren Clusteranalyse und Faktorenanalyse. Im letzten Teil werden Verfahren zur Untersuchung von Zusammenhängen mit dichotomen oder polytomen abhängigen Variablen (z.B. die Wahl von Verkehrsmitteln) vorgestellt. | ||||
Literatur | Wird zu Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben. |