FGME TAGUNGSPROGRAMM 14. Tagung der Fachgruppe Methoden & Evaluation der Deutschen Gesellschaft für Psychologie - FGME 2019
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TAGUNGSPROGRAMM
FGME 14. Tagung der Fachgruppe
Methoden & Evaluation
der Deutschen Gesellschaft
für Psychologie
FGME / Kiel
15. – 18. September, 2019tagungsprogramm 2
Sonntag, 15.09.2019
Pre-conference Workshops
9:00–17:00 Seminarraum 106 Seminarraum 209a Seminarraum 209b Seminarraum 207
W1 – Workshop: W2 – Workshop: An W3 – Workshop: W4 – Workshop:
Continuous time introduction to struc- Multiple imputati- Meta-analysis and
models for intensive tural equation model on of missing data research synthesis
longitudinal data trees and forests in simple and more Viechtbauer
Driver Brandmaier complex settings
Erler
ab 18:00 Get-together in der Lille-Brauerei (Eichhofstraße 3, 24116 Kiel)
Montag, 16.09.2019
8:15–9:00 Anmeldung
9:00–9:45 Eröffnung (Klaus-Murmann-Hörsaal)
9:45–11:15 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106 Seminarraum 207
A1 – Structural Equation A2 – Response Styles A3 – Mathematical
Models 1 Psychology
von Oertzen, Meiser & Khorramdel Colonius & Diederich
Brandmaier & Boker Extending IRTree models for The copula approach to response
Interaction effects in SEM and response styles with multidi- inhibition modeling
their Implementation in Onyx mensional nodes and mixture Cabaço, Driver, Pleskac, Schmie-
and OpenMx components dek & Voelkle
Irmer, Büchner, Henninger & Plieninger Modeling the dynamics of decision
Schneider & Klein Different styles, different making processes by means of a
A quasi-likelihood ratio test to times? The relation between re- hierarchical Bayesian drift diffusi-
evaluate nonlinear SEM using sponse times and response styles on model
the quasi maximum likelihood in rating data Schad, Betancourt & Vasishth
method Plieninger & Meiser Toward a principled Bayesian
Arnold, Voelkle & Brandmaier IR-Tree Modelle für Antwort- workflow in cognitive science
Score-guided structural equati- stile: Anwendungsregeln und
on model trees Besonderheiten
Humberg, Schönbrodt, Frick, Brown & Wetzel
Back & Nestler Normativität von Traitschätzern
Kubische Response Surface aus mehrdimensionalen Forced-
Analyse: Polynomiale Modelle Choice Daten – Eine Simulati-
zum Testen asymmetrischer und onsstudie
level-abhängiger Kongruenzhy-
pothesen
11:15–11:35 Kaffeepause
FGMEtagungsprogramm 3
11:35–12:35 Klaus-Murmann Hörsaal
B1 – Keynote: Modelling heterogeneity in ordinal regression and item response models
Gerhard Tutz
12:35–13:55 Mittagspause
13:55–15:25 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106
C1 – Symposium: In Honour of Jürgen Rost C2 – Factor Analysis 1
Wilson, Draney & Jeon Auerswald & Moshagen
Structural confirmatory mixture modeling in the Faktordeterminanz als zentrale Bedingung von
measurement context Extraktionskriterien der exploratorischen Fakto-
von Davier renanalyse
Why substantive experts should not develop sco- Scharf & Nestler
ring rules. Lessons learned from discontinue rules Should regularization replace simple structure
Eid & Kutscher rotation in exploratory factor analysis?
Can response styles be avoided when individuals Weide & Beauducel
are allowed to choose the response scale they Gradient projection is a feasible method for Vari-
prefer? max rotation
Hosoya & Moreira
Applying undirected graphical models to the prob-
lem of item selection
15:25–15:45 Kaffeepause
15:45–17:15 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106
D1 – Symposium: Missing Data D2 – Item Response Theory 1
Spieß & Salfran Schulze & Pohl
Robust multiple imputation The cluster approach in DIF analysis: An extension
Kleinke & Reinecke to continuous DIF variables
Parametric, semiparametric, nonparametric? How Debelak, Pawel, Wang & Merkle
to impute missing data when convenient model Bayesian score-based tests for parameter invarian-
assumptions are violated ce in IRT models
Grund, Lüdtke & Robitzsch Szardenings, Doebler & Doebler
Multiple imputation of missing data in multilevel Untersuchung von Differential Item Functioning
models with random slopes and nonlinear terms im 1PL- und 2PL-Modell ohne Ankeritems
Erler Trendtel & Robitzsch
How black-box use of imputation can cause bias Bayesianisches Item Response Modell zur Model-
lierung von Itempositionseffekten bei komplexen
Stichproben
17:15–18:30 Postersession (inkl. Imbiss, Seminarraum 209)
ab 18:30 Fachgruppensitzung (Klaus-Murmann-Hörsaal)
FGMEtagungsprogramm 4
Dienstag, 17.09.2019
9:00–10:30 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106 Seminarraum 207
E1 – Causality E2 – Item Response Theory 2 E3 – Intensive Longitudinal
Data 1
Gische & Voelkle Bollmann & Moustaki Schmiedek & Neubauer
Effects and effect forecasting in Misspecification of distribution in Examining individual differences in
linear causal models multigroup latent variable models intervention effects with the wit-
Klein Doebler hin-person encouragement design
Causal modeling: Should Ich rotier’ die Welt, wie sie mir Neubauer, Schmiedek & Voss
methodologists learn from the gefällt: Eindimensionale Projektio- Examining predictors and outco-
scientific philosophers? nen polytomer MIRT-Modelle mes of fluctuations in true wit-
Sengewald & Pohl Naumann hin-person change: A within-per-
Die Amplifizierung der Verfäl- Exakte Goodness-of-fit-Tests für son latent change model
schung kausaler Effektschät- das Partial Credit Modell Holtmann, Geiser, Eid, Crayen &
zungen durch relevante und Steinfeld & Robitzsch Lischetzke
korrelierte Kovariaten Single- und multigroup multistage Analyzing daily ambulatory assess-
Steyer designs: Ein Vergleich von MML ment studies with dynamic latent
Kausalitätsbedingungen und CML Schätzmethoden state-trait models
Norget, Columbus & Mayer
Latent state-trait models with
day-specific traits for experience
sampling data
10:30–10:50 Kaffeepause
10:50–12:20 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106 Seminarraum 207
F1 – Symposium: Response F2 – Factor Analysis 2 F3 – Mixture Modeling
Time Modeling
Ulitzsch, von Davier & Pohl Lubbe Schulze
A hierarchical latent response Explaining fit index differences Using mixtures of factor analyzers
model for inferences about between latent variable models in psychometrics
examinee engagement in terms with metric versus categorical Edelsbrunner, Flaig & Schneider
of guessing and item-level non- indicators Fit-Indizes für latente Transitions-
response Lawes & Eid analysen zur Untersuchung von
Kröhne, Zehner, Buchholz & Assessing the quality of factor Lernverläufen über die Zeit: Eine
Goldhammer score estimators in multi-me- Monte Carlo-Simulationsstudie
Comparability of engaged and thod planned missing data Krieg & Stubbe
dis-engaged measurements designs Latente Interessen- und Persön-
Ranger, Kuhn & Wolgast Heine, Stemmler & Wallner lichkeitstypen in Schulklassen mit
Robust estimation of latent Non-parametric person-oriented MINT- und Musikprofilen
ability employing the hierar- data analysis with covariates
chical model for responses and Jansen & Schulze
response times Itemskalierung sozialer Er-
Radev, Mertens, Lerche & Voss wünschtheit mit Paarvergleichs-
Pushing the boundaries: Tackling daten im Rahmen des Conjoint
intractable response-time models Measurement
with deep learning methods
12:20–13:40 Mittagspause
FGMEtagungsprogramm 5
13:40–14:40 Klaus-Murmann Hörsaal
G1 – Keynote: Reconstructing fit indices in SEM with categorical data
Victoria Savalei
14:40–15:00 Kaffeepause
15:00–16:30 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106 Seminarraum 207
H1 – Structural Equation H2 – Item Response Theory 3 H3 – Missing Data
Models 2
Mayer Mutz Mahler, Sachse & Weirich
EffectLiteR models with stoch- Psychometrische Modellierung von Disentangling item position ef-
astic group weights for the Zähldaten, die im natürlichen Set- fects, missing data treatment, and
analysis of between subjects ting anfallen, mit dem «Bayesian test-taking motivation
designs Generalized Waring IRT Model» Becker, Debeer, Weirich & Gold-
Langenberg, Helm & Mayer Gühne, Forthmann, hammer
Comparing and extending SEM Hünefeld & Doebler Kontrolle von Speededness in der
approaches for repeated measu- Unter- und Überdispersion in automatisierten Testhefterstellung
res designs IRT-Modellen für Zähldaten: Böhme & Sengewald
Stadtbäumer & Mayer Das Conway-Maxwell-Pois- Verwendung von multipler Im-
Comparing longitudinal struc- son-Zähldatenmodell putation bei der Normierung von
tural equation models with Hartig, Naumann & Testverfahren
autoregressive effects Grützmacher
Klopp & Klößner Modellierung der Effekte von Inner-
The effects of measurement gruppenvarianzen in einem Baye-
non-invariance and scaling sianischen Mehrebenen-Modell
method choice on regression Naumann & Hartig
coefficients in multiple-group Methoden zur Untersuchung der
structural equation models Dimensionalität von Verände-
rungswerten auf der Clusterebene
16:30–16:50 Kaffeepause
16:50–18:00 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106 Seminarraum 207
I1 – Bayesian Analysis I2 – Meta Analysis I3 – Mixed Methods
Vehtari, Gelman, Simpson, Holling Mayring
Carpenter & Bürkner A new measure for heteroge- Computergestützte qualitativ
Rank-normalization, folding, and neity in meta-analysis with orientierte Textanalyse – Ansätze,
localization: An improved Rhat for emphasis on diagnostic prob- Neuerungen
assessing convergence of MCMC lems Heckmann
Dablander, van den Bergh, Ly Edelsbrunner & Thurn A superpositioning method for
& Wagenmakers Misinterpretations of non-signi- biplots yielding semantically con-
Default Bayes factor for testing ficant p-values: A review and a sistent joint spaces
the (in)equality of several popu- competence model for teaching
lation variances Stasielowicz & Suck
Zitzmann & Hecht Wenn andere Korrelationsmaße
Fallstricke bei der Verwendung scheitern. Distanzkorrelation in
von MCMC-Verfahren: Konver- Metaanalysen
genz, Approximationsgüte und die
Genauigkeit von Schätzergebnissen
ab 19:00 Conference Dinner im Restaurant Treibgut
(Düsternbrooker Weg 46, 24105 Kiel)
FGMEtagungsprogramm 6
Mittwoch, 18.09.2019
9:00–10:20 Klaus-Murmann Hörsaal
Vorträge der Preistragenden
10:20–10:40 Kaffeepause
10:40–11:40 Klaus-Murmann Hörsaal
J1 – Keynote: Process data analysis and machine learning in psychometric research:
A step forward, or new wine in old emperors?
Matthias von Davier
11:40–12:10 Kaffeepause (inkl. Imbiss)
12:10–13:40 Klaus-Murmann Hörsaal Seminarraum 106
K1 – Symposium: Anwendungen der K2 – Intensive Longitudinal Data 2
Item-Response-Theorie
Köhler, Robitzsch, Hartig, von Davier & Koch & Voelkle
Fährmann Latent state-trait modeling of longitudinal multime-
Anpassung regularisierter semiparametrischer thod data with individually varying time intervals
Item-Response-Funktionen zur Detektion von Driver
Item Misfit Wellbeing dynamics across multiple time scales
Buchholz & Hartig Hardt, Voelkle, Bergeman & Boker
Messinvarianz in Fragebogenskalen: MG-CFA Modeling resilience by means of fourth order
versus IRT-basierter Item Fit approximations to estimate a second order latent
Kroll, Born & Frey differential equations system
Itemparameter-Drift in kleinen Stichproben Wallot
Frey, Fink & Spoden Multidimensional Detrended Fluctuation
Berücksichtigung von Itempositionseffekten beim Analysis (MdDFA): Eine Technik zur Erfassung
computerisierten adaptiven Testen mit der konti- von „long-memory“-Prozessen in multivariaten
nuierlichen Kalibrierungsstrategie Zeitreihen
Spoden & Frey
Adaptive und partiell-adaptive Messung indivi-
dueller Veränderung
ab 13:40 Tagungsende
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