Multivariate Analysemethoden stellen eines der Fundamente der modernen empirischen Forschung dar. Für spezifische Ziele bei der Analyse psychologischer Daten werden verschiedene Verfahrensklassen hergeleitet. Als strukturen- und hypothesenprüfende Verfahren werden Regressionsanalyse, Varianz- und Kovarianzanalyse sowie die Diskriminanzanalyse vorgestellt, als hypothesengenerierende und strukturenentdeckende Verfahren Faktoranalyse, Clusteranalyse und Kanonische Korrelationanalyse. Neben Idee, Zielstellung, Algorithmus und Funktionsweise jedes Verfahrens steht der Umgang mit geeigneter Statistiksoftware zur Durchführung dieser Verfahren im Vordergrund. Die Versuchsplanung beschäftigt sich mit dem formalen Design von Untersuchungen. Optimale Designgestaltung soll bei Planung und Durchführung eines Experiments sicherstellen, dass der Versuch unter Ausschöpfung aller Information und unter optimaler Kontrolle aller möglicherweise konfundierten Faktoren durchgeführt wird. Anforderungen an den Aufbau einer Untersuchung werden formuliert, die die beabsichtigte Hypothesenprüfung ermöglichen und die außerdem eine gleichzeitige Kontrolle der Störvariablen erlauben. Aufbauend auf dem Grundkurs SPSS des Moduls Methoden der Psychologie I werden vertiefende Detailkenntnisse zu unterschiedlichen Datenanalysestrategien vermittelt. Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit der Statistiksoftware SPSS für Windows sowie mit ausgewählten anderen Analyseprogrammen werden in von Tutoren begleiteten Übungsblöcken in Kleingruppen trainiert. Einen inhaltlichen Schwerpunkt bildet die Umsetzung der Analysestrategien der multivariaten Statistik für konkrete Forschungsprobleme. Dabei werden besondere Anforderungen aktueller Forschungsprojekte bei der Methodenauswahl berücksichtigt.