Mitarbeiter: Fabian Münch, M.Sc.

Seit 03/2021
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

05/2021 – 02/2023
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Entwicklungspsychologie an der Fiedrich-Schiller-Universität Jena

10/2018 – 02/2021
M. Sc. Studium Psychologie mit Schwerpunkt Kognitive Psychologie & Kognitive Neurowissenschaften an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

10/2017 – 09/2020
Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für klinisch-psychologische Intervention, Projekt ReDiCare - Relieving Distressed Caregivers

09/2016 – 03/2017
Auslandssemester in Rijksuniversiteit Groningen

12/2014 – 01/2018
Studentische Hilfskraft am Universitätsprojekt Lehrevaluation an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

10/2014 – 09/2018
B.Sc. Studium Psychologie an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

• Wester, R. A., Koch, T.,  Münch, F.,  Driver, C., Lutz, W., & Rubel, J. (in press). In Search of Lost Time. Discrete vs. Continuous Time Models of Working Alliance and Symptom Severity. Journal of Consulting and Clinical Psychology
• Oeltjen, L., Koch, T., Holtmann, J., Münch, F. F., Eid, M., & Nussbeck, F. W. (in press). A General Framework for the Inclusion of Time-Varying and Time-Invariant Covariates in Latent State Trait Models. Psychological Methods 28(5), 1005—1028. DOI: 10.1037/met0000592Externer Link

• Münch, F. F., Gische, C., Voelkle, M. C., & Koch, T. (2023). Identifying Causal Effects in Latent State-Trait Models. 10. EAM Conference, Ghent
• Münch, F. F., Freitag, J., Mund, M., & Koch, T. (2023). Examining Parameter Differences in Latent State-Trait Models: Modeling Loneliness During COVID-19 Lockdowns Using a Bayesian Moderated Nonlinear Latent State-Trait Approach. ATLASS Conference, Bielefeld
• Münch, F. F., Oeltjen, L., Koch, T., Holtmann, J., Eid, M., & Nussbeck, F. W. (2021). Bayesian Moderated Nonlinear Latent State- Trait Models – A Simulation Study. 15. Fachgruppentagung Methoden & Evaluation, Mannheim

•  Strukturgleichungs- und Multilevelmodellierung
•  Dyadische Multilevelmodellierung
•  Kausalität
•  Bayesianische Statistik
•  Affekt und Gesundheit über die Lebensspanne