Methodenkompetenz und Statistik

• Quantitative Methoden: Umfassende Kenntnisse in multivariaten Verfahren (Regressionsanalyse, Strukturgleichungsmodelle, Faktoranalyse, Varianzanalysen), inkl. Längsschnittanalysen und Mediations- und Moderationsmodellen
• Qualitative Verfahren: Erfahrung mit Inhaltsanalysen, Grounded Theory und Mixed-Methods-Designs
• Bayesianische Statistik: Anwendung und Lehre von Bayes’schen Methoden zur Hypothesentestung, Modellvergleich und Datenimputation

Studien- und Forschungsdesign

• Experimentelle Designs: Konzeption und Auswertung kontrollierter Experimente (Laborexperimente in der Psychologie oder Verhaltensökonomie)
• Querschnitt und Längsschnitt: Planung von Surveys und Panelstudien mit komplexer Stichprobenstruktur (Mehrebenendesign)
• Interventionsstudien: Evaluation bildungs- oder verhaltensbezogener Interventionen mit RCTs, Kontrollgruppen und Pre-Post-Messungen

Lehre und Hochschuldidaktik

• Statistik- und Methodenlehre: Durchführung von Lehrveranstaltungen zu R, SPSS, Stata und strukturgleichungsbasierten Modellen (lavaan, Mplus)
• Blended Learning: Gestaltung interaktiver Online-Module, Selbstlernmaterialien und automatisierter Übungssysteme (R/Shiny-Apps für Statistikunterricht)
• Prüfungsdidaktik: Erstellung kompetenzorientierter Prüfungsformate, inkl. automatisierter Korrektur in R Markdown und Moodle-Integration

Forschungsdatenmanagement

• Reproduzierbare Forschung: Umsetzung von Open-Science-Prinzipien durch Versionierung (Git), R Markdown, Preregistration und Data Sharing
• Datenschutz und Ethik: Beratung bei Datenschutzkonzepten (DSGVO), Ethikanträgen und Anonymisierung sensibler Daten

Promotionsbetreuung und Nachwuchsförderung

• Betreuung: Methodische Unterstützung bei Dissertationsprojekten, inkl. Themenfindung, Studiendesign, Datenauswertung und Publikationsstrategien
• Workshops: Durchführung von methodischen Fortbildungen (z.B. „Einführung in SEM“, „Machine Learning in den Sozialwissenschaften“)
• Karriereberatung: Orientierung für den akademischen und außerakademischen Karriereweg, inkl. Drittmittelberatung und Projektanträgen

Wissenschaftskommunikation

• Publikationen: Erfahrung in der statistischen Begleitung und Co-Autorenschaft von Fachartikeln (APA-Standards, Open Access, PRISMA)
• Vorträge & Poster: Erstellung und Visualisierung von Studienergebnissen für Konferenzen, inkl. ggplot2- und LaTeX-basierter Designs
• Wissenschaftsblogs & Outreach: Vermittlung komplexer Inhalte an Laien über Blogs, Soziale Medien oder öffentliche Vorträge

Interdisziplinäre Forschung

• Psychologie: Analyse psychometrischer Daten, Konstruktion und Validierung von Skalen, latente Profilanalysen
• Sozialwissenschaften: Analyse von Umfragedaten (ESS, SOEP), Mehrebenenmodelle und Policy-Evaluation
• Wirtschaftswissenschaften: ökonometrische Modellierung, Choice-Modelle, Experimente zur Entscheidungstheorie

Drittmittel und Projektarbeit

• Antragstellung: Unterstützung bei der Entwicklung methodisch robuster Anträge für z.B. DFG, EU, BMBF, inkl. Arbeitsplänen und Budgetierung
• Projektkoordination: Datenanalyse in Verbundprojekten, Dokumentation und Koordination mit interdisziplinären Teams

Software und digitale Forschung

• R und Stata: Automatisierung kompletter Analysepipelines inkl. Visualisierung, Berichtslegung und App-Entwicklung (u.a. Shiny)
• NVivo und MAXQDA: Analyse qualitativer Daten (Interviews, Gruppendiskussionen) inkl. Codierstrukturen und Mixed-Methods-Auswertung
• LaTeX & Markdown: Erstellung wissenschaftlicher Manuskripte, Poster und Präsentationen in reproduzierbarer und editierbarer Form

Innovation und KI in der Forschung

• Machine Learning: Einsatz von Clustering, Random Forests und XGBoost zur explorativen Analyse und Vorhersage
• Natural Language Processing (NLP): Textanalysen wissenschaftlicher Artikel, Studierendenevaluationen, Freitexte
• Explainable AI: Anwendung von SHAP, LIME und FAIR-ML in sozialwissenschaftlichen Kontexten zur Erhöhung der Transparenz