4.2 Doelstelling van het onderwijs van de specialisatie PML

Masterspecialisatie, Psychologische Methodenleer

4. Psychologische Methodenleer 4.1 Doelgroep en toelatingseisen De master Psychologie met specialisatie Psychologische Methodenleer is toegankelijk voor studenten die de bachelorspecialisatie Methodenleer hebben afgerond of een bachelor Psychologie hebben met vergelijkbare kennis en vaardigheden. Voor meer informatie kan men contact opnemen met de studieadviseur Psychologische Methodenleer, prof. dr. D. Borsboom.

4.2 Doelstelling van het onderwijs van de specialisatie PML Methodologische overtuigingen en overwegingen sturen zowel de inrichting van psychologisch onderzoek als de toepassing van onderzoeksresultaten in de maatschappij. Het is dan ook onmogelijk om psychologisch onderzoek op waarde te kunnen schatten zonder een gedegen methodologische kennis. Iedere student die afstudeert aan een wetenschappelijke opleiding moet daarom bekend zijn met basisconcepten uit de methodologie. De algemene doelstelling van het onderwijs is het aanleren van een kritische en analytische houding ten opzichte van psychologisch onderzoek. Dit komt op verschillende manieren tot uiting. Door het blootleggen van veel gemaakte fouten in empirisch onderzoek en het aantonen van inconsistenties in theoretische redeneringen proberen methodologen onderzoekers attent te maken op de vele valkuilen van psychologisch onderzoek. Deze houding is gericht op de verbetering van het psychologisch onderzoek en de praktijkvoering. In de tweede plaats ontwikkelen methodologen nieuwe methoden, technieken en bewijsvoeringen. Zo worden bijvoorbeeld modellen ontwikkeld voor de ontwikkeling van psychologische stoornissen en voor de analyse van strategieën die kinderen gebruiken op rekentaken. Ook wordt onderzocht aan welke criteria psychologische tests moeten voldoen om gemiddelden tussen groepen te kunnen vergelijken (denk bijvoorbeeld aan verschillen tussen etnische groepen op IQ-tests). Een andere nieuwe techniek waaraan aandacht wordt besteed is testafname via de computer, waarbij de inhoud van de test adaptief is en wordt afgestemd op het antwoordpatroon van degene die de test maakt. In de derde plaats zijn er theoretische problemen die zo algemeen zijn dat zij in andere onderdelen van de psychologie nauwelijks aan de orde komen, maar wel door methodologen worden bestudeerd. Bijvoorbeeld: wat is de status van psychologische begrippen zoals algemene intelligentie, extraversie of attitudes? Bestaan die eigenschappen echt of moeten ze beschouwd worden als theoretische constructies, die weliswaar nuttig zijn voor het voorspellen van studiesucces en het selecteren van sollicitanten, maar verder geen enkele aanspraak kunnen maken op de werkelijkheid? Zulke algemene vragen bevinden zich op het snijvlak van psychologie en filosofie en worden in de empirisch georiënteerde psychologie enigszins verwaarloosd. In de methodologie worden zij diepgaand behandeld. Studenten met een bachelor PML hebben twee mogelijkheden voor verdere specialisatie in de Methodenleer: óf men volgt de eenjarige aansluitmaster, óf men kiest voor de tweejarige Research Master. Naar een plek in de Research Master moet worden gesolliciteerd, waarbij studieprestatie, motivatie en interesse in onderzoek belangrijke selectiecriteria zijn. Meer informatie over de Research Master is te vinden in de Course Catalogue Research Master’s Psychology. De specialisatie PML in de aansluitmaster is vooral een opleiding in de toegepaste methodenleer. De Research Master is meer theoretisch van aard en is vooral bedoeld voor studenten die zich verder willen ontwikkelen in de psychologie als empirische wetenschap door na de master een traject te volgen dat leidt naar promotie tot doctor in één van de wetenschappelijke disciplines.

311

Masterspecialisatie, Psychologische Methodenleer

4.3 Beroepsmogelijkheden Methodologen bezitten vaardigheden die zeldzaam zijn en op veel verschillende gebieden van pas komen. Een methodoloog is bedreven in data-analyse, heeft analytisch vermogen, is kritisch op vertekeningen in onderzoeksresultaten, en kan reflecteren op het bredere wetenschapsfilosofisch kader waarin onderzoek plaatsvindt. In het algemeen is de afgelopen decennia dan ook gebleken dat afgestudeerden in de Methodenleer zeer goede mogelijkheden hebben om een baan te vinden. Met de aansluitmaster Methodenleer heeft men uitgebreide kennis van de belangrijkste onderzoeksmethoden en data-analysetechnieken en praktische ervaring met het doen van onderzoek en het publiceren erover. Deze afgestudeerden komen voornamelijk terecht in onderzoeksfuncties. Deze functies zijn niet beperkt tot de methodenleer, maar zijn verspreid over de gehele psychologie en diverse andere wetenschapsgebieden. Enkele voorbeelden van functies die door methodologen worden vervuld zijn: - Methodologisch adviseur, bijv. op het gebied van onderwijsresearch, psychodiagnostiek, research management. - Praktijkgericht onderzoeker in het bedrijfsleven, o.a. bij testuitgevers, de researchafdeling van banken, bureaus voor marktonderzoek en opiniepeiling. - Beleidsmedewerker bij overheid en subsidiegevers. - Zelfstandig gevestigd onderzoeker. Met een afgeronde Research Master heeft men ruime kennis en ervaring met onderzoek en ligt een promotietraject voor de hand. Na de promotie zijn de volgende beroepsmogelijkheden van toepassing. - Wetenschappelijk onderzoeker o.a. op het gebied van de psychometrie, methodenleer, onderwijsresearch, verkeerskunde, gezondheidspsychologie, sociale tandheelkunde, psychodiagnostiek en ontwikkelingspsychologie. - Universitair docent, o.a. op het gebied van de statistiek, methodenleer, psychometrie, theoretische psychologie. Let wel, deze beroepsmogelijkheden zijn slechts een indicatie. Methodologen worden soms ook uitgever, therapeut of minister. Voor meer informatie over beroepsmogelijkheden zie ook Hoofdstuk 1 van deze studiegids.

4.4 Onderwijsprogramma master PML In de bachelorspecialisatie PML is een brede basis gelegd voor de opleiding tot psychologisch methodoloog. In de master Psychologie kan deze opleiding worden voortgezet door een verdergaande specialisatie in de methodenleer. Daarbij wordt het onderwijsprogramma sterk bepaald door keuzevrijheid die noodzakelijk is voor de eigen vormgeving van het toekomstige beroep. Het aanbod van masteronderdelen PML is schematisch als volgt weergegeven. Semester 1 Semester 2 8 wkn 4 wkn 8 wkn 8 wkn 12 ec 6 ec 12 ec 12 ec Stage (18 ec) / Masterthese (18 ec) Good Science (6) Meth. Advice (6) Calc. (3) Network An. (6) Mult.Analysis (6) SEM (6) 8 wkn 12 ec

Noot: verplichte cursussen zijn grijsgekaderd en vetgedrukt

312

4 wkn 6 ec Bay.M(3

Masterspecialisatie, Psychologische Methodenleer Verplichte onderdelen (36 ec) - Stage (18 ec) en Masterthese (18 ec, inclusief colloquia), samen 36 ec Keuzeonderdelen (24 ec) - Calculus (3 ec)* - Good Science, Bad Science (6 ec)* - Methodological Advice (6 ec)* - Multivariate Analysis (6 ec)* - Network Analysis (6 ec)* - A Practical Course in Bayesian Modeling (3 ec)* - Structural Equation Modeling (SEM) (6 ec)* - Masteronderdelen uit andere specialisaties (max. 6 ec) * Cursussen aangeduid met * worden in het Engels gegeven. Stage (18 ec) en masterthese (18 ec, inclusief colloquia) vormen in feite de hoofdmoot van het masterjaar. In deze onderdelen doet de student onderzoekservaring op en kunnen de kennis en vaardigheden die in de eerdere fase van de studie zijn opgedaan, worden toegepast. De masterthese moet in principe kunnen leiden tot een publicatie die geschikt is voor plaatsing in een wetenschappelijk tijdschrift. Onderwerpen voor stage en masterthese zijn te vinden op Blackboard onder Bachelor- en Masterthese Psychologische Methodenleer.

4.5 Contactgegevens secretariaat en coördinatoren PML Secretariaat Mw. W.H.M. van Osch, kamer 2.10, tel. 020-525.6870, [email protected] Onderwijscoördinator Prof. dr. D. Borsboom, kamer 2.11, tel. 020-525.6882, [email protected] Websites Http://www.student.uva.nl/psychologie Http://www.uva.nl/psychological-methods Voorzitter van de programmagroep Prof. dr. H.L.J. van der Maas, kamer 2.07, tel. 020-525.6678, [email protected] Studentenfractie PML E-mail: [email protected] Voor contactgegevens van de docenten van PML en een overzicht van hun interessegebieden: zie Hoofdstuk 10.

Op de volgende pagina’s volgt een overzicht van de masteronderdelen die gevolgd kunnen worden binnen de specialisatie PML.

313

Masteronderdelen, Psychologische Methodenleer

Masterthese Psychologische Methodenleer Punten SIS-code Toelatingsvoorwaarden Docenten

18 ec 7204MWMLXY Bachelor PML Alle docenten van de programmagroep

Inhoud In de masterthese verricht men een (relatief) zelfstandig onderzoek, waarin de zelfstandigheid tot uiting komt in de opzet, uitvoering, analyse en rapportage. De eerste fase van de masterthese bestaat uit het schrijven van het MT-onderzoeksvoorstel. Het voorstel wordt, na goedkeuring door de begeleider, ingediend via een standaardformulier voor goedkeuring door de masterthesecoördinator, prof. dr. Denny Borsboom. Als het MT-onderzoeksvoorstel is goedgekeurd kan het eigenlijke onderzoek beginnen. Leerdoelen Na het afronden van de Masterthese is de student in staat een methodologische onderzoeksvraag te formuleren en deze met relevante technieken te beantwoorden. Bij Psychologische Methodenleer kan de onderzoeksvraag empirisch van aard zijn, maar het komt ook voor dat de bewijsvoering logisch of wiskundig van aard is; tenslotte behoort het uitvoeren van simulatiestudies tot de mogelijkheden. Onderwijsvorm Globaal houdt een masterthese voor een student de volgende werkzaamheden in: (a) het bedenken van een vraagstelling of het uitwerken van een gegeven vraag- of probleemstelling; (b) verdieping in de literatuur om op de hoogte te raken van het onderwerp; (c) het bedenken van een onderzoeksopzet; d) het schrijven van een MT-onderzoeksvoorstel; (e) het verzamelen en analyseren van de data; (f) de verslaglegging; en (g) de openbare presentatie. Daarnaast dienen 10 colloquia te worden bijgewoond. Beoordeling Zie voor de beoordeling de Studentenhandleiding op Blackboard. Bijzonderheden Voor een masterthese krijgt men standaard 18 ec. Minder is niet mogelijk. In uitzonderlijke gevallen, en met een daartoe strekkende overtuigende motivatie, te beoordelen door de begeleider en de MT-coördinator van de specialisatie, kan de masterthese een omvang van 24 ec hebben. De masterthese is formeel opgesplitst in MT-onderzoeksvoorstel (4 ec) en MT-onderzoek (14 ec). Het MT-onderzoeksvoorstel moet gereed zijn binnen maximaal 5 weken na aanvang. De masterthese (inclusief schrijven MT-onderzoeksvoorstel) wordt uitgevoerd in een tijdsbestek van minimaal 12 weken (fulltime) en maximaal 24 weken (halftime). Het verloop van de masterthese laat zich doorgaans niet heel nauwkeurig plannen; het is verstandig rekening te houden met enkele weken uitloop voor geval van nood. Over omvang en planning worden vooraf duidelijke afspraken gemaakt met de begeleider. Deze afspraken worden vastgelegd in een MT-contract, waarin student en begeleider zich committeren aan een bepaalde planning en inspanning. De inhoud van het voorgenomen onderzoek, en een nader uitgewerkte planning (waaruit de haalbaarheid moet blijken), maken deel uit van het MT-onderzoeksvoorstel. Meer informatie over de masterthese is te vinden in hoofdstuk 6 van deze studiegids.

315


Stage Psychologische Methodenleer Punten SIS-code Plaats in het rooster Toelatingsvoorwaarden Inlichtingen

18 ec 7204MSMLXY Gedurende het hele jaar Bachelor PML Prof. dr. D.Borsboom

Inhoud Een student dient de kennis die hij/zij op de universiteit heeft opgedaan in de praktijk te brengen. De stagewerkzaamheden dienen van academisch niveau en methodologische aard te zijn. Na een inwerkperiode moet de student in staat zijn om de werkzaamheden met een redelijke mate van zelfstandigheid uit te voeren. Leerdoelen Na een stage bij Psychologische Methodenleer weet de student hoe methodologische werkzaamheden er in de praktijk aan toe gaan. De student is zich bewust van het feit dat methodologische keuzes in de wetenschappelijke en maatschappelijke praktijk ook deels ingegeven worden door pragmatische overwegingen, en kan het belang van methodologische en andersoortige overwegingen inschatten. Onderwijsvorm Begeleiding

Bij interne stages heeft men met één begeleider te maken; bij externe stages moet er ook een externe begeleider zijn op de stageplek. Deze moet bekend zijn met het werk van PML-psychologen, en is bij voorkeur zelf een (PML-)psycholoog. Voor aanvang van de stage dienen de student en begeleider(s) afspraken te maken over de begeleiding, inhoud, werkwijze en duur van de stage. Stageverslag

De werkzaamheden tijdens een stage worden na afloop van de stage gerapporteerd door middel van een stageverslag. Verdere informatie betreffende het stageverslag is te vinden in de stagehandleiding van PML op Blackboard. Beoordelingsvorm Zie voor de beoordeling de stagehandleiding op Blackboard. Bijzonderheden Combinatie

Combinatie van masterthese en stage is mogelijk; overleg hiervoor met de stage/masterthesecoördinator. Omvang

Een stage duurt 13 weken voltijd of langer indien de stage parttime plaatsvindt. De stage wordt gehonoreerd met 18 ec.

316


Calculus Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

3 ec 7205RM08XY Semester 2, period 1 Min. 6, max. 20 Bachelor of Psychology Dr. R.P.P.P. Grasman

Summary Uni- and multivariable differential- and integral-calculus, special functions, optimization and conditions for extrema, expansions, sequences, power- and Taylor-series, elementary differential equations, applications. Objectives After this course students will have the basic mathematical skills that are assumed in formalized areas such as mathematical psychology, theoretical/computational neuroscience, mathematical statistics, and psychometrics. Specifically, students will be able to explain what (total and partial) derivatives and integrals of functions are, compute (total and partial) derivatives of any differentiable function encountered in scientific practice, and will be able to use some basic strategies to find integrals/primitives of functions. Furthermore, they will be able to compute area under the curve and volume under a surface defined by functions of one and two variables respectively, and will understand the generalization to higher order multiple integrals. In addition, they will be able to locate minima and maxima of functions of multiple variables, and understand its importance in applications. In addition, students will be familiar with sequences and series and will be able to recognize and compute certain standard infinite sums. Finally, they will be able to compute Taylor polynomial approximations to simple functions, and conceptually understand the notion of Taylor series expansion and be able to give some common important examples. Based on the experience of students in previous years, those of you with little high school mathematics are advised to refresh your algebra skills in the month before the course starts. See the website (http://bit.ly/psyuvacalculus) for self study material. Teaching Format Lectures, assignments and exercises. Assignments and exercises have to be handed in time to count for credit. Literature The textbook is announced on the course website. Course notes (including exercises), will also be provided through the course website. Check the course website at http://bit.ly/ psyuvacalculus for more information and announcements. Assessment Assignments and exercises (30%), and written exam with problems (70%). One cannot pass with a failed exam. Lesson Dates www.rooster.uva.nl

317


Good Science, Bad Science Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

6 ec 7205RM27XY Semester 1, period 1 Max. 23 Bachelor of Psychology Dr. M. Bakker, and others

Summary In this course we discuss what makes for good research, and what possible problems threaten good research. Such problems include reporting errors, confirmatory versus explanatory research, how to cope with Type I and Type II errors, the file drawer problem, questionable research practices, and even fraud. We will discuss recent proposals to improve research practices in psychology (e.g., registries, data-sharing, co-pilot model, replication). Several guest lecturers will discuss their views on good and bad science by focusing on their areas of expertise. To experience the consequences of these threats to science, and possible solutions, students will engage in both plenary discussions and practical assignments. Objectives After finishing the course, students are able to correctly describe basic statistical concepts like p values, Type I and Type II errors, and power, and are able to give examples of problems within psychological science and their possible solutions (paraphrase). Furthermore, students are able to critically evaluate scientific research (evaluation), are able to argue about problems and possible solutions of common research methodologies (scientific thinking), and are able to reflect on their own behavior as a scientist (reflection). Students will be able to communicate this both in written (assignments and reports) and oral form (presentations and discussions) (written and oral communication). Teaching format Lectures, plenary discussions, presentations, assignments. Literature To be announced on Blackboard. Assessment Assignments (50%), final report (40%) and final presentation (10%). Lesson Dates www.rooster.uva.nl

318


Methodological Advice Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

6 ec 7205RM11XY Semester 1, period 2 Max. 15 Bachelor of Psychology Prof. dr. G.J. Mellenbergh and dr. H.J. Adèr

Summary The course covers methodological consultancy on the following topics: research designs, construction and use of measurement instruments, statistical data analysis, and reporting. A mini-traineeship at the Methodology Shop (‘Methodologiewinkel’) is included for students who have not yet worked at this shop. Objectives At the end of the course, students can (1) communicate with their clients to get full information on clients’ research study and questions; (2) evaluate whether they have the expertise to handle a client’s question or have to refer the client to another consultant; (3) cope with a broad range of questions, that is, questions on research hypotheses, designs, measurements, data collection, data analysis, reporting, and publishing; (4) consult relevant literature, experts, and other sources on clients’ research questions; (5) give clients advice on research questions that are within their expertise; (6) inform fellow consultants on topics that are relevant for methodological consultancy. Teaching Format The course has the following elements: (1) presentations of book chapters and papers, (2) discussion of presentations, (3) consultation interviews, (4) exercises, and (5) writing a paper. Attendance to the meetings is required. Literature - Adèr, H. J., & Mellenbergh, G. J. (with contributions by D. J. Hand) (2008). Advising on research methods: A consultant’s companion (pp. 574). Huizen, the Netherlands: Johannes van Kessel Publishing. The book can be ordered and paid via www.jvank.nl/ ARMHome for the reduced student price of € 57,50. - Articles and book chapters (Blackboard). Assessment Each of the five elements is graded from 0 (insufficient) to 2 (excellent). The overall grade is the sum of these five grades; the passing grade is 5.5. Lesson Dates www.rooster.uva.nl

319


Multivariate Analysis Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

6 ec 7205RM31XY Semester 1, period 2 Max. 60 Bachelor of Psychology Dr. M. Rhemtulla

Summary Multivariate analysis encompasses a range of methods for exploring and modeling data with more than one dependent variable. Multivariate analysis techniques that we will cover in this course include multivariate and repeated measures ANOVA, cluster analysis, principal components analysis and factor analysis, and canonical correlation analysis. This course will begin with some fundamentals of matrix algebra and R, to provide a framework in which we will work and learn. We will then move onto some techniques for plotting and exploring multivariate data, followed by other exploratory and confirmatory analyses. There will be a strong focus on understanding the basic idea of each analysis technique (including the main equations that underlie the model) and on interpreting the output with respect to substantive theory. Practicals and assignments will give ample opportunity to practice implementing each method in R. This course will be time-intensive, and you should expect to spend 20 hours per week on this course. Objectives This course will cover a range of multivariate methods. By the end of the course, students will be able to explain the logic of each analysis technique covered, to know the conditions (e.g,. type of data, assumptions) under which each technique is appropriate, to select the most appropriate method for a given research question, to implement each technique using real data in R, and to interpret the software output in terms of the research question. Teaching format Lectures on Tuesdays and practicals on Thursdays. Literature - Everitt, B. S. (2005). An R and S-PLUS companion to multivariate analysis. London: Springer-Verlag. ISBN 9781852338824, ±€ 75, Available online through the UvA library. - Additional readings to be announced on Blackboard. Assessment Assignments/Quizzes (40%), midterm test (25%), and final exam (35%). To pass you must obtain at least a 5.5 on the final exam. Lesson Dates www.rooster.uva.nl Special Conditions Also suitable as a course for PhD students to (re)inform themselves on relevant methods of analysis. PhD’s can apply by contacting Piet van der Waals, e-mail [email protected].

320


Network Analysis Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

6 ec 7205RM33XY Semester 1, period 1 Max. 25 Bachelor of Psychology S. Epskamp MSc

Summary In recent years there has been a substantial growth in modeling and analyzing many different systems through the use of networks. A network consists of a set of nodes representing entities and a set of edges connecting these nodes. For example, networks could be formed of cities connected by railways, people connected by friendship or psychological constructs connected by causal relationships. The use of networks as representations for these structures enables the use of network-based statistics; a researcher can investigate whether a system has small-world properties, and a clinician can assess which symptom is the most central in the psychopathological structure of a patient (e.g., for one patient, sleep deprivation might be strongly connected to symptoms of depression, whereas in another patient this might not be the case). This course will teach participants 1) how to construct, analyze, and visually represent different kinds of networks, 2) the inference of network topology and the estimation of network parameters, and 3) how network analysis can be applied to psychological data. For this course basic skills of programming in R are recommended. Good places to start are: http://tryr.codeschool.com/ and http://cran.r-project.org/doc/contrib/Torfs+BrauerShort-R-Intro.pdf. Objectives The general aim of this course is twofold. The practical aim of the course is that students will be able to apply network analysis to psychological data. This means that given a dataset students know how to estimate a network structure, how to visualize this network, what the estimated network means and what analyses can be performed on that network. Second to that, students will also know the theoretical justifications of using network analysis in psychology through writing essays about recent literature. The course differs from Network Models in that little emphasis will be placed on the mathematical and statistical background of network analysis and more focus on its practical implementation in psychology. Teaching Format Lectures and practicals. Assessment Weekly assignments (1/3), midterm exam (1/3) and final projects (1/3). Literature Literature will be made available via Blackboard. Lesson Dates www.rooster.uva.nl

321


A Practical Course in Bayesian Modeling Credits SIS-code Semester Prerequisites Lecturers

3 ec 7205RM16XY Semester 2, period 3 Bachelor of Psychology, Basic familiarity with R, Matlab, or C, Familiarity with mathematical statistics is highly recommended Prof. dr. E.-J. Wagenmakers

Summary In this course, plenary lectures will provide the theoretical background of Bayesian statistics, whereas practical computer exercises will teach you how to use the WinBUGS/JAGS programs and apply them to a wide range of different statistical models. After completing this course, you will have gained not only a new understanding of statistics (yes, it can make sense), but also the technical skills to implement statistical models that professional researchers in the field of psychology dare only dream about. Objectives First, to get hands-on experience with an easy-to-use computer program that allows you to implement all kinds of Bayesian models. Second, to understand why Bayesian statistics is right, and everything else is wrong. Teaching Format Plenary lectures, individual exercises. Attendance to all classes is strongly recommended. Literature - Lee, M. D., & Wagenmakers, E.-J. (2014). Bayesian cognitive modeling: A practical course. Cambridge University Press. ISBN: 9781107603578, ± €44,- (for more information see www.bayesmodels.com). Assessment Mean performance on six homework exercises, each graded on a 1-10 scale. Lesson Dates www.rooster.uva.nl

322


Structural Equation Modeling Credits SIS-code Semester Number of participants Prerequisites Lecturers

6 ec 7205RM29XY Semester 2, period 1 Max. 45 Bachelor of Psychology, Multivariate Analysis Dr. M. Rhemtulla

Summary Two features of structural equation models have led to a marked rise in their popularity among psychological scientists. First, they allow psychological constructs to be represented as latent variables that are reflected by a set of imperfect measured variables (e.g., conscientiousness is measured with the set of items on an conscientiousness scale). Second, they allow an entire theory (e.g., the relation between conscientiousness and school performance is mediated by time spent on homework) to be specified as a model and tested as a whole, rather than piecewise. The goal of this course is to introduce students to the logic, specification, and interpretation of structural equation models. We will begin with path models, focusing on the logic of model fitting and testing. We will turn next to confirmatory factor analysis models to understand the logic of latent variables. We will see how SEM combines these two frameworks. We will discuss estimation, evaluation of model fit, model modification, modeling with incomplete/ nonnormal/ categorical data. This course assumes strong familiarity with multiple regression and comfort working in R. If you lack this background, you should expect to dedicate extra hours in the first 2 weeks to catch up. All students should expect to spend the full complement of expected hours (~20 per week) on this course. Objectives The aims of this course are for students to be able to explain the logic of structural equation modeling, to be able to construct an SEM model based on theory, specify and run the model using the lavaan package in R, interpret model results, and make decisions about model modification and model fit. In addition, students should gain sufficient base knowledge to be able to teach themselves more complex SEM models not covered in class (e.g., MIMIC models, MTMM models, growth-curve models, mixture models). Teaching format Lectures and practical sessions. Literature To be announced on Blackboard. Assessment Weekly assignments/Quizzes (40%), exam (35%) and a final project (presentation/paper) (25%). Lesson Dates www.rooster.uva.nl

323

4.2 Doelstelling van het onderwijs van de specialisatie PML

Recommend Documents