Forschung

Unsere Abteilung arbeitet an der Schnittstelle von mathematischer Psychologie, Psychometrik und experimenteller Psychologie. Wir entwickeln statistische Modelle, die kognitive Prozesse mathematisch abbilden. Ein besonderer Schwerpunkt unserer Abteilung ist es, individueller Unterschiede in der Kognition zu quantifizieren.

Der Modellierungsansatz, den wir am meisten verwenden, ist hierarchische Bayes'sche Modellierung. Diese Modelle sind sehr flexibel und erlauben es, psychometrische Theorie und kognitive Theorie abzubilden.

Inhaltlich interessieren wir uns vor allem für Aufmerksamkeitskontrolle, Wahrnehmung, Gedächtnis und schlussfolgerndes Denken. In unserer Forschung bemühen wir uns um Transparenz und stellen Daten, Code und offenen Zugang zu allen Manuskripten zur Verfügung.

• Reliabilität und Valididtät individueller Unterschiede in kognitiven Aufgaben
• Reliable und valide Erfassung individueller Unterschiede in der Aufmerksamkeitskontrolle
• Individuelle Unterschiede bei der Interpretation von Quantifikatoren (mehr als x% der Punkte sind blau)
• Bayes Faktoren für lineare Modelle
• Entwicklung kognitiver Fähigkeiten im Grundschulalter

Die Transparenz des Forschungsprozesses liegt uns sehr am Herzen. Daher bemühen wir uns, so viele Aspekte unserer Forschung offen und überprüfbar zu gestalten. Für all unsere Forschungsprojekte (und so weit wie möglich) stellen wir Daten, Code für die statistische Analyse und Manuskripte öffentlich zur Verfügung.

• Code und reproduzierbare Manuskripte finden Sie auf github
• Daten, Präregistierungen und Code für Kollborationsprojekte finden Sie im Open Science Framework

Für weitere Informationen zu unserem Ansatz können Sie einen von J. Haaf konzipierten Workshop einsehen.