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```{r, include = F}
source("0_R_common.R")
```

#  {.plain}
\center
```{r, echo = FALSE, out.width = "20%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_otto.png")
```

\vspace{2mm}

\Huge
Multivariate Datenanalyse
\vspace{6mm}

\Large
MSc Psychologie WiSe 2021/22

\vspace{6mm}
\large
Prof. Dr. Dirk Ostwald

#  {.plain}

\vfill
\center
\huge
\textcolor{black}{(0) Einführung}
\vfill

# {.plain}
\vfill
\begin{large}
Prof. Dr. Dirk Ostwald (dirk.ostwald@ovgu.de)
\end{large}
\vspace{.7cm}

\begin{minipage}{.3\linewidth}
\begin{center}
\includegraphics[scale=.6]{0_Abbildungen/mvda_0_dirk.pdf}
\end{center}
\end{minipage}
\begin{minipage}{.7\linewidth}
\begin{small}
\renewcommand{\arraystretch}{1.3}
\begin{tabular}{ll}
Seit 2021 	& W2 Professur Methodenlehre I				\\
2014 - 2020 & W1 Professur Freie Universität Berlin 	\\
2010 - 2014 & Postdoc BCCN \& MPIB Berlin				\\
2007 - 2010 & PhD Psychologie Birmingham				\\
2004 - 2006 & MSc Neurowissenschaften Tübingen			\\
2005 - 2012 & BSc Mathematik Hagen						\\
2000 - 2003 & BSc Medizin Hamburg						\\
\end{tabular}
\end{small}
\end{minipage}
\vspace{.7cm}

\begin{large}
\begin{tabular}{ll}
Forschung 	& Komputationale Kognitive Neurowissenschaften	\\
Lehre 		& Datenwissenschaft
\end{tabular}
\end{large}
\vfill

#

```{r, echo = FALSE, out.width = "80%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_homepage.png")
```

# 
\setstretch{3}
\vfill
\Large
Motivation

Datenwissenschaft

Formalia
\vfill

# 
\setstretch{3}
\vfill
\Large
**Motivation**

Datenwissenschaft

Formalia
\vfill

# Motivation
\setstretch{1.5}
\large
\textcolor{darkblue}{Multivariate Verfahren}

\normalsize
* Einblick in die moderne multivariate Datenanalyse

* Methoden der Statistik und des Maschinellen Lernens

\small
```{r, echo = F}
D = data.frame(c("Eindimensional, mehrdimensional", "Eindimensional, mehrdimensional"),
               c("Eindimensional", "Mehrdimensional"))
rownames(D) = c("Univariate Verfahren", "Multivariate Verfahren")

# table visualization
knitr::kable(D,
             col.names  = c("Unabhängige Variable", "Abhängige Variable"),
             align      = "ll",
             "pipe")
```

\normalsize

* Grundlagen (Vektoren, Matrizen, Eigenanalyse, Multivariate Normalverteilung)

* Verfahren der Datenreduktion (Hauptkomponentenanalyse, Faktoranalyse)

* Verfahren der frequentistischen Inferenz (ANOVA, Regression, Korrelation)

* Verfahren der Klassifikation (Logistische Regression, SVMs, Neuronale Netze)


# Motivation
\textcolor{darkblue}{Neurobiologische Verarbeitung von Sinnesreizen}

\normalsize
Wie werden visuelle Stimuli im Gerhin verarbeitet?

Wie entscheiden Menschen, ob sie ein Haus oder ein Gesicht wahrnehmen?

```{r, echo = FALSE, out.width = "80%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_neurosensorik.pdf")
```

$\rightarrow$ Allgemeine Psychologie, Biologische Psychologie, Kognitive Neurowissenschaften

# Motivation
\textcolor{darkblue}{Neurobiologische Verarbeitung von Sinnesreizen - Verhaltensdaten}

\footnotesize
```{r, echo = F}
# simulation parameters
n          = 12                            # number of trials
cond       = c("Gesicht", "Haus")          # experimental conditions
noise      = c(20,40,60)                   # noise level
response   = c("Gesicht", "Haus")          # response
rt         = c(300:900)                    # responsetime

# data simulation
D = data.frame(1:n,
               sample(cond      , n, replace = TRUE),
               sample(noise     , n, replace = TRUE),
               sample(response  , n, replace = TRUE),
               sample(rt        , n, replace = TRUE))

# table visualization
knitr::kable(D,
             col.names  = c("Trial", "Stimulus", "Kohärenz", "Antwort", "Reaktionszeit (ms)"),
             align      = "cccc",
             "pipe")
```

\normalsize
\center
Unabhängige Variable = (Stimulus, Kohärenz)

Abhängige Variable = (Antwort, Reaktionszeit)

# Motivation
\textcolor{darkblue}{Neurobiologische Verarbeitung von Sinnesreizen - Neurophysiologiedaten}

\footnotesize
```{r, echo = F}
# simulation parameters
n  = 12                            # number of sample points
t  = seq(0,n*2,length.out = n+1)   # timepoints
f  = 0.5                           # frequency parameter
a  = 20                            # amplitude parameter
p  = 0.001                         # phase parameter

# data simulation
D = data.frame(t,
               rep("Gesicht",n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1),
               a*sin(f*t + p*rnorm(1)) + rnorm(n+1))

# table visualization
knitr::kable(D,
             col.names  = c("ms",
                            "Stimulus",
                            "E1 (O1)",
                            "E2 (O2)",
                            "E3 (Cz)",
                            "E4 (Pz)",
                            "E5 (AF1)",
                            "E6 (AF2)"),
             align      = "ccccccc",
             "pipe")
```
\normalsize
\center
Unabhängige Variable =  (Stimulus)

Abhängige Variable = (E1,E2,E3,E4,E5,E6)


# Motivation
\textcolor{darkblue}{Evidenzbasierte Evaluation von Psychotherapieformen bei Depression}

\normalsize
Welche Therapieform ist bei Depression wirksamer?

```{r, echo = FALSE, out.width = "110%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_klinische_forschung.pdf")
```

$\rightarrow$ Klinische Psychologie, Klinische Diagnostik


# Motivation
\textcolor{darkblue}{Evidenzbasierte Evaluation von Psychotherapieformen bei Depression}

\footnotesize
```{r, echo = F}
# simulation parameters
n          = 12                            # number of patients
cond       = c("Online", "Klassisch")      # experimental conditions
bdi_prae   = 15:50                         # prae PT BDI Score Range
bdi_pos    = 10:30                         # post PT BDI Score Range
glu_prae   = 150:500                       # prae PT Glucocorticoid Score Range
glu_pos    = 100:300                       # post PT Glucocorticoid  Score Range

# data simulation
D = data.frame(1:n,
               sample(cond     , n, replace = TRUE),
               sample(bdi_prae , n, replace = TRUE),
               sample(bdi_pos  , n, replace = TRUE),
               sample(glu_prae , n, replace = TRUE),
               sample(glu_pos , n, replace = TRUE))

# table visualization
knitr::kable(D,
             col.names  = c("Patient ID", "Bedingung", 
                            "Prae BDI", "Post BDI",
                            "Prae Glukokortikoide", "Post Glukokortikoide"),
             align      = "cccc",
             "pipe")
```
\center
\normalsize
Unabhängige Variable = (Bedingung)

Abhängige Variable = ($\Delta$BDI, $\Delta$Glukokortikoide)

# Motivation
 
\textcolor{darkblue}{Approbationsordnung für Psychotherapeutinnen und Psychotherapeuten (2020)}

\small
Inhalte, die im Masterstudiengang im Rahmen der hochschulischen Lehre zu vermitteln
und bei dem Antrag auf Zulassung zur psychotherapeutischen Prüfung nachzuweisen sind
\vspace{2mm}

\footnotesize
\noindent \textbf{2. vertiefte Forschungsmethodik}

Die studierenden Personen

a) wenden komplexe und multivariate Erhebungs- und Auswertungsmethoden zur Evaluierung
und Qualitätssicherung von Interventionen an,

b) nutzen und beurteilen einschlägige Forschungsstudien und deren Ergebnisse für die Psychotherapie

c) planen selbstständig Studien zur Neu- oder Weiterentwicklung der Psychotherapieforschung
oder der Forschung in angrenzenden Bereichen, führen solche Studien durch, werten sie aus
und fassen sie zusammen, (...)

\textcolor{blue}{$\quad\Rightarrow$ Masterarbeit}

Zur Vermittlung der Inhalte der vertieften Forschnungsmethodik sind bei der Planung
der hochschulischen Lehre (...) die folgenden Wissensbereiche abzudecken (...)

a) multivariate Verfahren und Messtheorie

# 
\setstretch{3}
\vfill
\Large
Motivation

**Datenwissenschaft**

Formalia
\vfill

# Datenwissenschaft  
\vfill

\center
\huge
\textcolor{darkblue}{Datenwissenschaft}
\vspace{5mm}

\Large
Die Kunst, aus Daten Sinn zu generieren

# Datenwissenschaft
\vspace{2mm}
```{r, echo = FALSE, out.width = "90%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_datenwissenschaft_komponenten.pdf")
```
\vfill

# Datenwissenschaft
\Large
Datenwissenschaft ist Datenreduktion

\center
\vspace{.4cm}

```{r, echo = FALSE, out.width = "80%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_datenreduktion.pdf")
```

# Datenwissenschaft
\Large
Datenwissenschaft ist Naturwissenschaft
\vspace{3mm}

```{r, echo = FALSE, out.width = "100%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_wissenschaft.pdf")
```

# Datenwissenschaft
\Large
Datenwissenchaft ist Dateninterpretation
\center
\vspace{.5cm}

```{r, echo = FALSE, out.width = "80%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_datenwissenschaftslinse.pdf")
```


# Datenwissenschaft
\Large
Terminologie der Datenwissenschaft
\vspace{.5cm}

\center
Statistik = Maschinelles Lernen = Künstliche Intelligenz
\vspace{.5cm}

\small
\renewcommand{\arraystretch}{1.5}
\begin{tabular}{l|l|l}

Statistik					& Maschinelles Lernen		& Künstliche Intelligenz		\\\hline
Probabilistische Modelle	& Deterministische Modelle	& Agenten-basierte Modelle		\\
Theoretische Analyse		& Klassifikation			& Reinforcement learning 		\\
Optimalitätstheorie 		& Bayesianische Modelle		& Symbolik						\\
Asymptotische Theorie		& Anwendung					& Anwendung						\\
Wissenschaftsphilosophie	& Benchmarking				& Hype							\\
\end{tabular}

# Datenwissenschaft
\vfill

\center
\huge
\textcolor{darkblue}{Datenwissenschaft in der Psychologie}
\vspace{5mm}

\Large

Die Kunst, aus Verhaltens- und Neurophysiologiedaten

psychologischen Sinn zu generieren


# 
\setstretch{3}
\vfill
\Large
Motivation

Datenwissenschaft

**Formalia**
\vfill


# Formalia {.t}
\textcolor{darkblue}{Modul A1/A3 Forschungsmethoden: Multivariate Verfahren}
\setstretch{1.7}

* Freitags  9 - 11 Uhr, G22A-020, 11 - 13 Uhr G40B-238

* Integrierter Kurs zu Theorie und Anwendung in R

* Kursmaterialien (Folien, Videos) auf der [Kurswebseite](https://bit.ly/3Djplfs)

* Ankündigen über die [Moodleseite](https://elearning.ovgu.de/course/view.php?id=11597)

* Mathematik Grundlagenkurs im aktuellen BSc Curriculum [hier](https://bit.ly/3azzrME)

* R Grundlagenkurs im aktuellen BSc Curriculum und [hier](https://bit.ly/3mCDCNz)

* Benotete Multiple Choice Ende Sommersemester 2022 (?)

* Klausurwiederholungstermin am Ende des Wintersemesters 2022/2023 (?)

* Klausurtermin und Klausurort gemäß Prüfungsplan des [FNW Prüfungsamtes](https://www.fnw.ovgu.de/Studium/Pr%C3%BCfungsamt.html)


# Formalia {.t}
\vspace{1mm}
\textcolor{darkblue}{Modul A1/A3 Forschungsmethoden: Multivariate Verfahren}

\small
\center
\footnotesize
\renewcommand{\arraystretch}{1.1}
\begin{tabular}{lll}
Datum        & Einheit                     & Thema					                \\\hline
15.10.2021   & Einführung                  & (0) Einführung                         \\
15.10.2021   & Grundlagen                  & (1) Vektoren 				            \\
22.10.2021   & Grundlagen                  & (2) Matrizen             	            \\
29.10.2021   & Grundlagen                  & (3) Eigenanalyse                       \\
05.11.2021   & Grundlagen                  & (4) Multivariate Normalverteilung      \\
12.11.2021   & Achsentransformationen      & (5) Hauptkomponentenanalyse            \\
19.11.2021   & Achsentransformationen      & (6) Faktoranalyse                      \\
26.11.2021   & Frequentistische Inferenz   & (7) T-Tests                            \\
03.12.2021   & Frequentistische Inferenz   & (8) Einfaktorielle Varianzanalyse      \\
10.12.2021   & Frequentistische Inferenz   & (9) Multivariate Regression             \\
17.12.2021   & Frequentistische Inferenz   & (10) Kanonische Korrelation             \\
             & \textcolor{gray}{Weihnachtspause}                                    \\
07.01.2022   & Maschinelles Lernen         & (11) Statistische Lerntheorie          \\
14.01.2022   & Maschinelles Lernen         & (12) LDA und logistische Regression    \\
21.01.2022   & Maschinelles Lernen         & (13) Support Vektor Maschinen          \\
28.01.2022   & Maschinelles Lernen         & (14) Neuronale Netze                   \\\hline
Feb 2022     & Klausurtermin               &                                        \\
Jul 2022     & Klausurwiederholungstermin
\end{tabular}



# Formalia {.t}
\textcolor{darkblue}{Modul A1/A3 Forschungsmethoden: Multivariate Verfahren}
\setstretch{2}

* Vorlesungsfolien inklusive Selbstkontrollfragen sind klausurrelevant
* Beispielklausurfragen werden im Januar 2022 bereit gestellt
* Als weiterführende Literatur bietet sich an
\vspace{1mm}
```{r, echo = FALSE, out.width = "20%"}
knitr::include_graphics("0_Abbildungen/mvda_0_rencher_book.jpg")
```   

\center
\small
Rencher & Christensen (2012) Methods of Multivariate Analysis, 3rd Edition   

# Formalia

\vfill
\Huge
\center
Q&A
\center
