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Q: Wissenschaftliches Service- und Infrastrukturprojekt

Dieses Projekt wird den SFB unterstützen bei (a) der Beratung der Teilprojekte zu experimentellem Design, (b) der Vorabregistrierung der primären statistischen Analysen mittels der Open Science Foundation (https://osf.io/), (c) bei praktischen Übungen zur Durchführung statistischer Analysen und (d) dem Management der Daten nach der Publikation sowie der Archivierung für die Herstellung der öffentlichen Verfügbarkeit im Internet. Dieses Ziel wird in vier Arbeitspaketen erreicht werden durch (1) Optimierung von experimentellem Design und statistischen Analysen, (2) die statistische Ausbildung innerhalb des SFBs, (3) die Unterstützung bei der Entwicklung und Pflege von Datenrepositorien mit Vorabregistrierung und öffentlicher Verfügbarkeit von Daten und Computercode unter Berücksichtigung der Reproduzierbarkeit sowie (4) die Entwicklung neuer statistischer Methoden, komputationeller Werkzeuge und Softwarepakete, die innerhalb des SFBs benötigt werden und der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt werden.

Mitarbeiter

Prof. Dr. Ralf Engbert

PI Q

 

Campus Golm
Department of Psychology
House 14, Room 4.03
Karl-Liebknecht-Str. 24-25
14476 Potsdam

Prof. Dr. Shravan Vasishth

PI Q

 

Campus Golm
Department Linguistics
House 14, Room 2.34
Karl-Liebknecht-Strasse 24-25
14476 Potsdam

Dr. Daniel Schad

 

Campus Golm
Department Linguistics
House 14, Room 2.35
Karl-Liebknecht-Strasse 24-25
14476 Potsdam

David Ziegert

 

Campus Golm
Department Linguistics
House 14, Room 3.34
Karl-Liebknecht-Strasse 24-25
14476 Potsdam

Publications with scientific quality assurance

AuthorsYearTitelWhereProjectLink
Nicenboim, B.,  Roettger, T.B., & Vasishth, S.2018Using meta-analysis for evidence synthesis: The case of incomplete neutralization in German.Journal of Phonetics, 70 (Special Issue: Emerging Data Analysis in Phonetic Sciences), 39-55. doi:10.1016/j.wocn.2018.06.001Q
Nicenboim, B. & Vasishth, S. 2018Models of retrieval in sentence comprehension: A computational evaluation using Bayesian hierarchical modeling. Journal of Memory and Language, 99(April 2018), 1-34. doi:10.1016/j.jml.2017.08.004Q
Nicenboim, B., Vasishth, S., Engelmann, F., & Suckow, K. 2018Exploratory and confirmatory analyses in sentence processing: A case study of number interference in German. Cognitive Science, 42(Suppl. 4), 1075–1100. doi:10.1111/cogs.12589Q
Vasishth, S., Nicenboim, B., Beckman, M.E., Fangfang, L., & Kong, J.E.2018Bayesian data analysis in the phonetic sciences: A tutorial introduction.Journal of Phonetics, 71 (Special Issue: Emerging Data Analysis in Phonetic Sciences), 147-161. doi:10.1016/j.wocn.2018.07.008Q
Vasishth, S., Mertzen, D., Jäger, L.A., & Gelman, A.2018The statistical significance filter leads to overoptimistic expectations of replicability.Journal of Memory and Language, 103, 151-175. doi:10.1016/j.jml.2018.07.004B03, Q[Download]

Other publications

AuthorsYearTitelWhereProjectLink
Schad, D.J., Betancourt, M., & Vasishth, S.2019Toward a principled Bayesian workflow: A tutorial for cognitive science.Retrieved from osf.io/b2vx9 Q
Schad, D. J., & Vasishth, S. 2019The posterior probability of a null hypothesis given a statistically significant research result.arXiv preprint arXiv: 1901.06889 Q
Schad, D. J. ; Hohenstein, S. ; Vasishth, S. & Kliegl, R.2018How to capitalize on a priori contrasts in linear (mixed) models: A tutorial.arXiv preprint arXiv:1807.10451Q[Download]