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Unsere Forschung am Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre, Evaluation und Statistik liegt im Schnittbereich von Statistik, Psychometrie und Machine Learning.
Zum Beispiel entwickeln wir Methoden zur Aufdeckung von Parameter-Unterschieden in psychometrischen Modellen, weil diese die Fairness von psychologischen Tests beeinträchtigen können. Einige dieser Methoden basieren auf klassischer, parametrischer Statistik, andere auf Ansätzen aus dem Machine Learning.
Im Bereich Machine Learning entwickeln wir Methoden zur Beurteilung der Stabilität und zur zuverlässigen Messung und Interpretation der Beiträge von Prädiktor-Variablen. Diese Themen sind auch für unsere Arbeit im Bereich Psychometric Computing relevant.
In allen drei Forschungsbereichen sind wir an der Entwicklung von Zusatz-Paketen für die kostenlosen Open- Source Software R beteiligt. Diese R Pakete sind unten aufgeführt.
Für weitere Themen siehe Publikationen
SNF Sinergia Projekt
MULTICAST- A MULTIdisCiplinary Approach to prediction and treatment of Suicidality