Abteilung Psychologie
- Curriculum Vitae
- Aktuelle Forschungsthemen
In seiner Forschung interessiert er sich für die Entwicklung neuer Methoden zur Modellierung von Veränderungen in (intensiven) Längsschnittdaten und für die Untersuchung, ob, wie und bei wem eine Intervention, wie z.B. eine psychotherapeutische Behandlung oder ein Gesundheitstraining, wirkt. Seine methodischen Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung und Anwendung von Modellen zur Analyse von durchschnittlichen und bedingten (kausalen) Effekten, kausalen Mediationsmodellen, latenten State-Trait-Modellen (für Experience Sampling Daten) und Modellen für latente Veränderungen. Inhaltliche Forschungsschwerpunkte liegen unter anderem in der Lebensqualitätsforschung (bspw. zu Fatigue bei Studierenden und Krebspatient*innen) und der Forschung zu Lern- und Entwicklungsprozessen über die Lebensspanne. Ein wichtiger Aspekt seiner Forschung ist die Entwicklung von benutzerfreundlicher Statistiksoftware, um moderne statistische Methoden und Modelle einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.
- Projects (4)
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Durchschnittliche und bedingte Treatmenteffekte bei dichotomen Outcome-Variablen
Status: laufend Time: Oct 2024 - Sep 2027 -
Latente MehrebenenStrukturgleichungsmodelle für experimentelle Designs mit Maximum Likelihood und Bayesianischen Methoden (MSEM-EX)
Status: beendet Time: Aug 2021 - Jul 2024 -
Risikofaktoren von tumor-assoziierter Fatigue bei Patienten mit Hodgkin Lymphom
Status: beendet Time: Oct 2020 - Dec 2022 -
Messwiederholungs-ANOVA mit latenten Variablen: Ein neuer Ansatz basierend auf Strukturgleichungsmodellen
Status: beendet Time: Oct 2020 - May 2021
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- Publikation
- Ausgewählte Publikationen
• Mayer, A., Zimmermann, J., Hoyer, J., Salzer, S., Wiltink, J., Leibing, E., & Leichsenring, F. (2020). Interindividual differences in treatment effects based on structural equation models with latent variables: An EffectLiteR tutorial. Structural Equation Modeling, 27, 798-816. https://doi.org/10.1080/10705511.2019.1671196
• Stadtbäumer, N., Müller, H., Goergen, H., Kreissl, S., Borchmann, P., & Mayer, A. (2020). The interplay between cancer-related fatigue and functional health in Hodgkin lymphoma survivors. Health Psychology, 39, 905-911. https://doi.org/10.1037/hea0000921
• Langenberg, B., Helm, J. L., & Mayer, A. (2020). Repeated measures ANOVA with latent variables to analyze interindividual differences in contrasts. Multivariate Behavioral Research, 1-19. https://doi:10.1080/00273171.2020.1803038
• Flunger, B., Mayer, A., & Umbach, N. (2019). Beneficial for some or for everyone? Exploring the effects of an autonomy-supportive intervention in the real-life classroom. Journal of Educational Psychology, 111, 210–234. https://doi.org/10.1037/edu0000284
• Mayer, A. (2019). Causal inference based on latent variable models. Methodology, 15, 15–28, https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000174
• Mayer, A. & Thoemmes, F. (2019). Analysis of variance models with stochastic group weights. Multivariate Behavioral Research, 54, 542-554, https://doi.org/10.1080/00273171.2018.1548960
• Kiefer, C., & Mayer, A. (2019). Average effects based on regressions with a logarithmic link function: A new approach with stochastic covariates. Psychometrika, 84, 422-446. https://doi.org/10.1007/s11336-018-09654-1
• Mayer, A., Umbach, N., Flunger, B. & Kelava, A. (2017). Effect analysis using nonlinear structural equation mixture modeling. Structural Equation Modeling, 24, 556-570, https://doi.org/10.1080/10705511.2016.1273780
• Mayer, A., Dietzfelbinger, L., Rosseel, Y. & Steyer, R (2016) The EffectLiteR approach for analyzing average and conditional effects. Multivariate Behavioral Research, 51, 374-391, https://10.1080/00273171.2016.1151334
Sprechstunde
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