LMU München: Postdoc im DFG-Projekt "Agile-RDM" (3 Jahre, 100% E13)
Lehrbeauftragte/r / Dozent für das Fach Persönlichkeits- und Differentielle Psychologie
Lehrbeauftragte/r / Dozent für das Fach Klinisch-Psychologische Interventionen (Schwerpunkt Klinische Psychologie)
wissenschaftliche/r Mitarbeiterin/Mitarbeiter (TV-L 13, 75%) im DFG-Projekt "Experimentelle Prüfung von alltäglichen Motivationsprozessen in Partnerschaften durch Ecological Momentary Interventions"
DEPARTMENT PSYCHOLOGIE
PSYCHOLOGISCHE METHODENLEHRE
UND DIAGNOSTIK
Psychologische Partnerschaftsforschung:
Welche Effekte haben Verhalten und Erleben im Partnerschaftsalltag?
Am Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre und Diagnostik der Ludwig-Maximilians-Universität
München ist in dem DFG-Projekt "Experimentelle Prüfung von alltäglichen Motivationsprozessen in
Partnerschaften durch Ecological Momentary Interventions" ab dem 01.10.2023 (oder später) die Stelle
einer/eines
wissenschaftlichen Mitarbeiterin/Mitarbeiters
(Entgeltgruppe TV-L 13, mit 75% der regelmaÌßigen Arbeitszeit)
für die Dauer von 3 Jahren zu besetzen. Die Stelle kann als Promotions- oder als Post-Doc-Stelle besetzt
werden. Das Projekt wird von Dr. Caroline Zygar-Hoffmann und Prof. Dr. Felix Schönbrodt geleitet
(https://www.psy.lmu.de/pm/personen/lehrstuhlmitarbeiter; https://psycaroly.github.io;
Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der Frage, wie Aspekte des Partnerschaftsverhaltens und -
erlebens im Alltag kausal wirken. Dabei steht ein aus der Motivationspsychologie abgeleitetes theoretisches
Framework (Dynamics of motive satisfaction, Zygar et al., 2018) im Fokus. Es sollen Interventionen
entwickelt werden, die im Partnerschaftsalltag durchgeführt werden können und gezielt Verhalten oder
Erleben verändern („Ecological Momentary Interventions“). In mehreren experimentellen Studien werden
diese Interventionen dann über das Smartphone an Paare instruiert, um kausale Prozesse zu untersuchen.
Außerdem sind Alltagserhebungen mit der Experience Sampling Methode und Mobile Sensing zur
multimodalen Erfassung psychologischer Variablen ein geplanter Teil dieser Studien. Ein großer Teil des
Projekts wird aus Datenauswertung mittels moderner Verfahren (z.B. Multilevel-Längsschnittmodelle,
Within-Person Encouragement Designs, Machine Learning) bestehen.
(Für eine Kurzbeschreibung des Projekts siehe https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/497443642).
Über uns
Es erwartet Sie ein attraktives Forschungsfeld, das zum einen an der Schnittstelle zwischen
Motivationspsychologie, Persönlichkeitspsychologie und Methodenforschung, zum anderen an der
Schnittstelle zwischen Grundlagen- und Anwendungsforschung liegt. Sie werden in eine Arbeitsgruppe mit
gutem Teamklima eingebunden, bei dem verschiedene Forschungsinteressen und
Kooperationsmöglichkeiten vertreten sind (z.B. meta science, Fragebogenkonstruktion, Bayesianische
Statistik, Chronotypen). Ein hohes Maß an selbständigem Arbeiten geht bei uns Hand in Hand mit einer
engen Betreuung und Förderung der Weiterqualifikation. Wissenschaftliche Publikationen stehen im Fokus
unserer Arbeit. Wir bieten ein familienfreundliches Arbeitsumfeld mit der Möglichkeit zum teilweisen
HomeOffice. Die Ludwig-Maximilians-Universität München bietet Ihnen als Exzellenzuniversität ein
dynamisches Forschungsumfeld mit vielfältigen Weiterbildungsangeboten.
https://www.psy.lmu.de/pm/personen/lehrstuhlmitarbeiter
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/497443642
Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München · Seite 2/3
Open Science
Das Department Psychologie an der LMU und die Projektleiter legen Wert auf transparente und
reproduzierbare Forschung und unterstützen diese Ziele durch Open Data, Open Material und
Präregistrierungen. Im Commitment for Research Transparency (http://www.researchtransparency.org) sind
die Transparenz- und Qualitätsstandards aufgeführt, die die Projektleiter vertreten und welche bei einer
Promotion oder Mitarbeit im Projekt vorausgesetzt werden. Dies bietet die Chance, in einem
konstruktiven Umfeld transparent an qualitativ hochwertiger Forschung mitzuarbeiten.
Ihre Aufgaben:
• Empirisches wissenschaftliches Arbeiten (Versuchsplanung, Datenerhebung und -analyse)
inklusive der Koordination von Hilfskräften und studentischen Programmierern
• Auswertung großer Datensätze mit modernen statistischen Verfahren
• Publikationstätigkeit in internationalen Fachzeitschriften
Ihre Qualifikationen:
• Sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom, Master oder vgl.), vorzugsweise in
Psychologie
• Hohes Engagement, Teamfähigkeit sowie eigenständiges Arbeiten
Folgende Kenntnisse werden im Laufe des Projekts gebraucht:
• Erfahrungen mit fortgeschrittener Datenauswertung (z.B. multivariate Regression,
Mehrebenenmodellierung, Strukturgleichungsmodellierung) von verschiedenen Datenstrukturen (z.B.
individuell, dyadisch, gruppiert, längsschnittlich); generell Methodenaffinität und Spaß am Erlernen
neuer Methoden
• Fundierte Kenntnisse in empirischer Datenerhebung und Statistik; erwünscht sind Kenntnisse in der
Statistiksoftware R und/oder MPlus, oder mindestens die Bereitschaft und ein hohes Engagement, sich
darin einzuarbeiten
• Sehr gute Computer-Anwendungskenntnisse; idealerweise auch Programmiererfahrung (z.B. JavaScript)
• Erfahrung in der Umsetzung von Open Science (z.B. Präregistrierung der Abschlussarbeiten)
• Vorteilhaft wären außerdem Vorkenntnisse im Bereich der Motivationspsychologie,
Partnerschaftspsychologie, oder in der praktischen Anwendung und Auswertung von Ambulatory
Assessment Methoden (Experience Sampling, Mobile Sensing, Ecological Momentary Assessments)
Konnten wir Ihr Interesse wecken? Dann senden Sie bitte Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen
(Lebenslauf, Uni-Zeugnisse mit Notenübersicht, Abstracts der Abschlussarbeiten) als ein einzelnes PDF
("NACHNAME_DFG_EMI.pdf") an Dr. Caroline Zygar-Hoffmann (caroline.zygar@psy.lmu.de). Bitte nehmen
Sie in einem kurzen aussagekräftigen Schreiben (max. 2 Seiten) Bezug auf die Punkte unter "Qualifikationen"
und "Kenntnisse". Wir berücksichtigen gerne auch unkonventionelle Lebensläufe, sofern eine Passung
vorliegt.
Einsendeschluss ist zunächst der 02.07.2023. Bewerbungen, die nach diesem Datum eingehen, können
auch noch berücksichtigt werden, sofern die Stelle noch nicht besetzt ist. Es ist geplant, die
Auswahlgespräche bis Ende Juli durchzuführen.
http://www.researchtransparency.org/
mailto:caroline.zygar@psy.lmu.de
Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München · Seite 3/3
Die LMU strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich
begrüßt. Schwerbehinderte werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt.
Kontakt: Bei Fragen melden Sie sich bitte per Email bei Dr. Caroline Zygar-Hoffmann, Lehrstuhl für
Psychologische Methodenlehre und Diagnostik, Ludwig-Maximilians-Universität München, Leopoldstr. 13,
80802 München, E-Mail: caroline.zygar@psy.lmu.de
Datenschutz: Im Rahmen Ihrer Bewerbung auf eine Stelle an der Ludwig-Maximilians-Universität München
(LMU) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu die Datenschutzerklärung.
Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise und die
Datenschutzerklärung zur Kenntnis genommen haben und mit der Datenverarbeitung im Rahmen des
Auswahlverfahrens einverstanden sind.
Zur LMU: Die Ludwig-Maximilians-Universität München zählt zu den besten und erfolgreichsten
Universitäten Europas mit derzeit rund 15.000 Beschäftigten und ca. 52.000 Studierenden. Seit vielen Jahren
ist sie als Exzellenzuniversität ausgezeichnet und erbringt Spitzenleistungen in Forschung und Lehre. An der
LMU arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf höchstem Niveau an den Zukunftsfragen um
Mensch, Gesellschaft, Kultur, Umwelt und Technologie — unterstützt durch kompetente Beschäftigte in
Verwaltung, IT und Technik. Die LMU verfügt über eine hervorragende Forschungsinfrastruktur und ein
großes internationales Netzwerk. Sie bietet attraktive Entwicklungsmöglichkeiten für die wissenschaftliche
Karriere. Und nicht zuletzt unterstützt sie ihre Mitglieder mit vielen Maßnahmen und Programmen dabei,
sich persönlich weiterzuentwickeln, ihre Talente zu entfalten und ihr Arbeitsumfeld an der Universität
mitzugestalten.
mailto:caroline.zygar@psy.lmu.de
https://syncandshare.lrz.de/dl/fiBa7GudhAnZaYHL7B5XBT/DFG_EMI_Datenschutz.pdf