Institutskoordinator

Ich biete Abschlussarbeiten im Bereich der Validierung deutscher Testinventare an (Bachelor / Master). Bitte wenden Sie sich bei Interesse oder eigenen Ideen an mich. Eine Möglichkeit wäre eine Validierung der Katastrophisierungsskala, etwa mit den folgenden Auswertungsmethoden: Untersuchung der internen Struktur (klassische Item- / Test-Analyse; Faktorenstruktur); Validierung anhand externer Kriterien; Darstellung der Symptome im Rahmen eines Netzwerkmodells.

Ein weiteres Thema ist die Umsetzung einer Simulationsstudie zum Methodenvergleich (nur Masterarbeiten). Hier finden sich weitere Informationen. Bei Fragen bitte an mich wenden! 

Ein weiteres mögliches Thema ist das Anticlustering (nur Masterarbeiten): Mögliche Themen beim Schreiben einer Masterarbeit zum Thema Anticlustering. Bei Fragen bitte an mich wenden!

In allen Fällen biete ich Hilfestellung bei der Auswertungsmethodik an. 

Im Sommersemester 2025 gebe ich Kurse im Seminar „Testheorie mit R” im Rahmen des Modul B (Testtheorie und Testkonstruktion) im Masterstudiengang und Kurse im Seminar Diagnostische Verfahren im Rahrem von Modul F im Bachelorstudiengang.

Angelike, T., & Papenberg, M. (2025). Preventing Dataset Shift During Cross-Validation: Is it worth it? https://doi.org/10.31219/osf.io/b5fus_v1

Papenberg, M., Breuer, M., Diekhoff, M., Tran, N. K., & Klau, G. W. (2025). Extending the Bicriterion Approach for Anticlustering: Exact and Hybrid Approaches. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/wkqhx_v1

Papenberg, M., Wang, C., Diop, M., Bukhari, S. H., Oskotsky, B., Davidson, B. R., Vo, K. C., Liu, B., Irwin, J. C., Combes, A., Gaudilliere, B., Li, J., Stevenson, D. K., Klau, G. W., Giudice, L. C., Sirota, M., & Oskotsky, T. T. (2025). Anticlustering for sample allocation to minimize batch effects. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2025.03.03.641320

Papenberg, M. (2024). K-plus Anticlustering: An Improved k-means Criterion for Maximizing Between-Group Similarity. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 77(1), 80–102. https://doi.org/10.1111/bmsp.12315 (Preprint)

Brandenburg, N., & Papenberg, M. (2024). Reassessment of innovative methods to determine the number of factors: A simulation-based comparison of exploratory graph analysis and next eigenvalue sufficiency test. Psychological Methods, 29(1), 21–47. https://doi.org/10.1037/met0000527 (Preprint)

Papenberg, M., & Klau, G. W. (2021). Using anticlustering to partition data sets into equivalent parts. Psychological Methods, 26(2), 161–174. https://doi.org/10.1037/met0000301 (Preprint)

Papenberg, M., Diedenhofen, B., & Musch, J. (2021). An experimental validation of sequential multiple-choice tests. The Journal of Experimental Education, 89(2), 402–421. https://doi.org/10.1080/00220973.2019.1671299 (Preprint)

Papenberg, M., & Musch, J. (2017). Of Small Beauties and Large Beasts: The Quality of Distractors on Multiple-Choice Tests Is More Important Than Their Quantity. Applied Measurement in Education, 30(4), 273–286. https://doi.org/10.1080/08957347.2017.1353987 (Preprint)

Papenberg, M., Willing, S., & Musch, J. (2017). Sequentially Presented Response Options Prevent The Use Of Testwiseness Cues In Multiple-Choice Testing. Psychological Test and Assessment Modeling, 59(2), 245–266. (PDF)

Papenberg, M. (2018). On how testwiseness and acceptance reluctance influence the validity of sequential knowledge tests (Inaugural-Dissertation). Abgerufen von https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=46569.

Papenberg, M. (2018). Testtheorie mit R. Abgerufen von https://osf.io/y4a6k/.

• anticlust: Using anticlustering to create equivalent stimulus sets in R
• propint: An R package to compute interactions in proportions
• cower: An R package for power analyses of the comparison of correlations
• prmisc: An R package to print statistical results in R markdown
• bayesEd: An educational R package to visualize Bayes factors
• BART: A JavaScript implementation of the Balloon Analogue Risk Task