נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 2

תואר: מוסמך

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: פסיכולוגיה

סמסטר: סמסטר ב'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: הר הצופים

מורה אחראי על הקורס (רכז): ד"ר גל לצרוס

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: gal.lazarus@mail.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: בתיאום מראש

מורי הקורס:
ד"ר גל לצרוס

תאור כללי של הקורס:
תהליכים פסיכולוגיים מתרחשים בתוך אנשים לאורך זמן בצורות שהן לעיתים קרובות ספציפיות באופן בלתי-טריוויאלי לכל אדם. ההטרוגניות במנגנונים הדינמיים העומדים בבסיס תהליכים כמו רווחה נפשית ומצוקה רגשית מציבה אתגר גדול לזיהוי של דפוסים כלליים. תחום המדע הפסיכולוגי האידיוגרפי יוצא מתוך הכרה זו, ורותם אותה לשם מדידה, מידול והבנה טובים יותר יותר של יחידים בדרך להשגת הכללות משמעותית והתערבויות יעילות. המחקר האידיוגרפי מנצל שיטות אורכיות אינטנסיביות, הכוללות רצפים של מדידות חוזרות תכופות מספיק כדי לאפשר אפיון של תהליכי שינוי ברמת הפרט.
הקורס יספק יסודות לפרקטיקות של מדידה, ניתוח ופרשנות אידיוגרפיים. הוא יתחיל בהצגת הרציונל הסטטיסטי והתיאורטי ליישום שיטות אידיוגרפיות. לאחר מכן, הוא יציג את המאפיינים הייחודיים של נתוני סדרות-עתיות כולל מאפיינים זמניים (כגון מגמות, מחזורים ואירועים), קנה מידה זמני ותדירות דגימה, קשרים בו-זמניים ולאורך זמן, כמו גם קורלציה-עצמית וקורלציה צולבת. ההשלכות של היבטים אלה על גיבוש שאלות מחקר, תכנון מחקר, איסוף נתונים ועיבוד מקדים, ומידול הנתונים יידונו באופן ביקורתי. לבסוף, יתורגלו טכניקות מידול שונות, לרבות ניתוח גורמים P-technique, ניתוח רשתות / אוטורגרסיה וקטורית, GIMME, רגרסיה ולמידת מכונה, וניתוח פרופילים סמויים. הקורס מלמד שיטות אנליטיות ברמה בסיסית בלבד, ומכשיר את הסטודנטים להרחבה עצמאית עתידית של הידע שנלמד בקורס.

מטרות הקורס:
להקנות לסטודנטים הבנה של הרציונאל לשימוש בשיטות מחקר אידיוגרפיות ויכולת לעשות שימוש בכלים בשיטות אלה במסגרת המחקרים שהם עורכים.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
בסיום קורס זה, הסטודנטים יהיו מסוגלים:
א. להעריך את המגבלות העולות מהתעלמות משונות בין אישית במחקר בפסיכולוגיה.
ב. להבין לעומק את הרציונאל לשימוש בשיטות מחקר אידיוגרפיות.
ג. לנסח שאלות מחקר אידיוגרפיות ולתכנון מחקרים תואמים.
ד. לאסוף נתונים אידיוגרפיים, לנתח אותם באופן מיטבי ולפרש במדויק את הממצאים העולים מהניתוחים.

דרישות נוכחות (%):
75

שיטת ההוראה בקורס: המפגשים הראשונים של הקורס יוקדשו למבוא שיוצג באופן פרונטלי. לאחר שלב זה, הסטודנטים יישמו באופן מעשי שיטות אידיוגרפיות, כולל עיבוד מקדים של נתונים, ויזואליזציה, ומידול. מאמרים עכשוויים ישמשו להדגשת מאפיינים מתודולוגיים. כל התלמידים יידרשו להגיש מטלות דו-שבועיות באמצעות פלטפורמת R.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
1. רקע והיסטוריה לשימוש בשיטות מחקר אידיוגרפיות.
2. הטרוגניות וארגודיות.
3. נתוני סדרות-עתיות.
4. שיקולים ועקרונות בתכנון מחקרים ואיסוף נתונים.
5. רגרסיה תוך-נבדקית ומודלים רב-רמתיים (כולל בחירת משתנים ורגולריזציה).
6. לרבות ניתוח גורמים P-technique
7. ניתוח רשתות / אוטורגרסיה וקטורית
8. ניתוח פרופילים סמויים תוך נבדקי

חומר חובה לקריאה:
1. Allport, G. W. (1937). Personality: A psychological interpretation. Holt. (Chapter 1)
2. Molenaar, P. C., & Campbell, C. G. (2009). The new person-specific paradigm in psychology. Current directions in psychological science, 18(2), 112-117.
3. Hamaker, E. L., Grasman, R. P., & Kamphuis, J. H. (2016). Modeling BAS dysregulation in bipolar disorder: Illustrating the potential of time series analysis. Assessment, 23(4), 436-446.
4. Wright, A. G., & Zimmermann, J. (2019). Applied ambulatory assessment: Integrating idiographic and nomothetic principles of measurement. Psychological assessment, 31(12), 1467.
5. Stone, A. A., Schneider, S., & Smyth, J. M. (2023). Evaluation of pressing issues in ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology, 19, 107-131.
6. Peugh, J. L. (2010). A practical guide to multilevel modeling. Journal of school psychology, 48(1), 85-112.
7. Beck, E. D., & Jackson, J. J. (2022). Personalized Prediction of Behaviors and Experiences: An Idiographic Person–Situation Test. Psychological Science, 33(10), 1767-1782.
8. Molenaar, P. C., & Nesselroade, J. R. (2009). The recoverability of P-technique factor analysis. Multivariate Behavioral Research, 44(1), 130-141.
9. Vogelsmeier, L. V., Vermunt, J. K., & De Roover, K. (2022). How to explore within-person and between-person measurement model differences in intensive longitudinal data with the R package lmfa. Behavior Research Methods, 1-36.
10. Epskamp, S., & Fried, E. I. (2018). A tutorial on regularized partial correlation networks. Psychological methods, 23(4), 617.
11. Epskamp, S., van Borkulo, C. D., van der Veen, D. C., Servaas, M. N., Isvoranu, A. M., Riese, H., & Cramer, A. O. (2018). Personalized network modeling in psychopathology: The importance of contemporaneous and temporal connections. Clinical Psychological Science, 6(3), 416-427.
12. Bringmann, L. F. (2021). Person-specific networks in psychopathology: Past, present, and future. Current opinion in psychology, 41, 59-64.
13. Fisher, A. J. (2015). Toward a dynamic model of psychological assessment: Implications for personalized care. Journal of consulting and clinical psychology, 83(4), 825.
14. Fisher, A. J., & Bosley, H. G. (2020). Identifying the presence and timing of discrete mood states prior to therapy. Behaviour Research and Therapy, 128, 103596.
15. Scrucca, L., Fop, M., Murphy, T. B., & Raftery, A. E. (2016). mclust 5: clustering, classification and density estimation using Gaussian finite mixture models. The R journal, 8(1), 289.

חומר לקריאה נוספת:

מרכיבי הציון הסופי :
הגשת עבודה מסכמת / פרויקט גמר / מטלת סיכום / מבחן בית / רפרט % 70
מטלות הגשה במהלך הסמסטר: תרגילים / עבודות / מבדקים / דוחות / פורום / סימולציה ואחרות % 30

מידע נוסף / הערות: