Prof. Dr. Andreas M. Brandmaier erhielt im Jahr 2008 an der Technischen Universität München sein Diplom im Fach Informatik. Danach promovierte er am Fachbereich Entwicklungspsychologie des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung in Berlin und an der Saarland Universität in Saarbrücken mit summa cum laude (2012). Im Anschluss übernahm er die Leitung des Forschungsprojekts „Formale Methoden in der Lebensspannenpsychologie“ am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung und ist seit 2015 Gründungsmitglied des Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research. Er ist weiterhin Mitherausgeber der Fachzeitschrift Quantitative and Computational Methods in the Behavioral Sciences.

Im Oktober 2021 erhielt er die Professur für Forschungsmethodik am Department Psychologie der MSB Medical School Berlin. Bis Juni 2023 leitete er ein Forschungsprojekt am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, wo er weiterhin als Senior Research Scientist tätig ist.

Andreas Brandmaier ist Autor verschiedener Forschungs-Softwarepakete, z.B., von den frei verfügbaren R-Paketen semtree, pdc und ggx, sowie dem Strukturgleichungsmodellierungswerkzeug Ωnyx (https://onyx-sem.com).

Lehrtätigkeiten

Andreas Brandmaier lehrt fortgeschrittene statistische und methodische Themen im Rahmen von Workshops, unter anderem zur Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens in der psychologischen Forschung, zu Themen der längsschnittlichen und multivariaten Modellierung, zu Strukturgleichungsmodellen und zu der Reproduzierbarkeit von Forschung im Sinne von Open Science.

Seit Oktober 2021 hält er die Vorlesung „Statistik II“ im Bachelor Psychologie. Seit Oktober 2022 hält er außerdem die Vorlesungen „Forschungsmethoden“.

Forschungsschwerpunkte

• Multivariate statistische Modellierung
• Veränderungsmessung
• Reproduzierbarkeit und Open Science
• Maschinelles Lernen und Data Mining
• Entwicklung von Forschungssoftware

Auszeichnungen

Andreas Brandmaier wurde 2015 mit dem Heinz-Billing-Preis zur Förderung des wissenschaftlichen Rechnens ausgezeichnet.

Ausgewählte Literatur

Peikert, A., & Brandmaier, A. M. (2021). A reproducible data analysis workflow with R Markdown, Git, Make, and Docker. Quantitative and Computational Methods in Behavioral Sciences, 1, Article e3763. https://doi.org/10.5964/qcmb.3763

Tucker-Drob, E. M., Brandmaier, A. M., & Lindenberger, U. (2019). Coupled cognitive changes in adulthood: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 145, 273-301. doi:10.1037/bul0000179.

Brandmaier, A. M., Wenger, E., Bodammer, N. C., Kühn, S., Raz, N., & Lindenberger, U. (2018). Assessing reliability in neuroimaging research through intra-class effect decomposition (ICED). eLife, 7:e35718. doi: 10.7554/eLife.35718. Full Text.

Brandmaier, A. M., Oertzen, T. v., McArdle, J. J., & Lindenberger, U. (2013). Structural equation model trees. Psychological Methods, 18, 71-86. doi: 10.1037/a0030001

Freund, J., Brandmaier, A. M., Lewejohann, L., Kirste, I., Kritzler, M., Krüger, A., Sachser, N., Lindenberger, U., & Kempermann, G. (2013). Emergence of individuality in genetically identical mice. Science, 340(6133), 756-759. doi:10.1126/science.1235294

Eine vollständige Publikationsliste findet sich hier.