Für wen eignet sich der Kurs „Multivariate Verfahren“ an der Universität Koblenz?

Der Kurs richtet sich an Hochschulabsolventinnen und -absolventen sowie erfahrene Berufstätige, die in Arbeitsfeldern mit Bezug zu psychologischer Diagnostik, Evaluation oder Beratung tätig sind. Er eignet sich auch für Fachkräfte aus dem Sozial-, Bildungs-, Gesundheits- oder Wirtschaftssektor, die ihr methodisches und statistisches Know-how im Bereich Datenanalyse gezielt vertiefen oder auffrischen wollen. Relevant ist der Kurs besonders für Personen, die praxisnahe Kompetenzen in Statistik und multivariaten Verfahren erwerben möchten, um Forschungsprojekte oder Evaluationsvorhaben eigenständig durchführen oder kritisch bewerten zu können.

Welche formalen und persönlichen Voraussetzungen musst du erfüllen?

Formale Zulassungsvoraussetzungen: Es bestehen keine formalen Zulassungsbeschränkungen. Eine Anmeldung ist ohne Abitur möglich. Die Teilnahme steht also grundsätzlich allen Interessierten offen – unabhängig vom höchsten Bildungsabschluss oder bisheriger formeller Qualifikation.

Persönliche Voraussetzungen: Da die Kursinhalte auf Hochschulniveau vermittelt werden, solltest du sicher im wissenschaftlichen Arbeiten sein. Empfehlenswert sind Vorkenntnisse im Bereich Datenanalyse und Statistik, vor allem im Umgang mit empirischen Forschungsmethoden. Für den erfolgreichen Kursbesuch benötigst du außerdem die Bereitschaft zum selbstständigen, eigenverantwortlichen Lernen, analytisches Denkvermögen sowie Interesse an empirischer Forschung und Statistik. Erfahrung im wissenschaftlichen Lesen und Schreiben erleichtert dir den Einstieg und das Verständnis der Kursinhalte.

Welche Inhalte erwarten dich im Zertifikatskurs zu multivariaten Verfahren?

Im Zertifikatskurs „Multivariate Verfahren“ der Universität Koblenz setzt du dich intensiv mit der Wissenschaftstheorie, Forschungsmethoden und Statistik auseinander. Die Inhalte sind in drei Module gegliedert:

• Wissenschaftstheorie und Forschungsmethoden: Du lernst die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens kennen – von den Zielen der Psychologie über methodische Ansätze bis zur Planung von Forschungsdesigns.
• Quantitative und qualitative Datenanalyse: Das Modul vermittelt Kompetenzen in der deskriptiven und Inferenzstatistik. Du analysierst und interpretierst Daten, arbeitest mit statistischer Auswertungssoftware (z. B. R) und setzt dich mit Ansätzen qualitativer Datenanalyse auseinander.
• Multivariate Verfahren: Im Fokus stehen fortgeschrittene Auswertungsmethoden wie einfache und multiple Regression, Latente Variablen, Faktorenanalyse sowie Mehrebenenanalysen. Zusätzlich reflektierst du über problematische Forschungspraktiken und wendest ein ausgewähltes Verfahren praxisnah an einer Beispielsituation an.

Nach Abschluss bist du in der Lage, komplexe Studiendesigns zu entwickeln, Daten auf fortgeschrittenem Niveau auszuwerten und Forschungsergebnisse kritisch zu beurteilen. Das befähigt dich, eigene empirische Projekte zu gestalten oder externe Studien sachkundig zu bewerten.