Professur: Prof. Dr. Tobias Koch

seit April 2020
Universitätsprofessur für Psychologische Methodenlehre an der Friedrich-Schiller-Universität Jena

Januar 2019 bis März 2020
Lehrprofessur an der Psychologischen Hochschule Berlin

2015 bis 2019
Juniorprofessur an der Leuphana Universität Lüneburg

Februar 2015 bis September 2015
Juniorprofessur an der RWTH Aachen

Berlin 2013-2015
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Berlin, 2013
Promotion im Fach Psychologie

2004-2010
Studium im Fach Psychologie an der Freien Universität Berlin

• Koch, T., & Eid, M. (in press). Augmented bifactor models and bifactor-(S-1) models are identical: A comment on Zhang, Luo, Zhang, Sun & Zhang (2023). Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. DOI: 10.1080/10705511.2024.2339387
• Urban, M., Koch, T., & Rothermund, K. (in press). The Implicit Association Test and its Difficulty(ies): Introducing the Test Difficulty Concept to Increase the True-Score Variance and, Consequently, the Predictive Power of Implicit Association Tests. Journal of Personality and Social Psychology.
• Schmidt, B., Böhmer, J., Schnuerch, M., Koch, T., & Michelmann, S. (2024). Post-hypnotic suggestion improves confidence and speed of memory access with long-lasting effects. Acta Psychologica, 245, 104240. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2024.104240Externer Link
• Bohn, M., Prein, J., Koch, T., Bee, R. M., Delikaya, B., Haun, D., & Gagarina, N. (2023). oREV: An item response theory-based open receptive vocabulary task for 3- to 8-year-old children. Behavior Research Methods. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02169-3Externer Link
• Oeltjen, L., Koch, T., Holtmann, J., Münch, F. F., Eid, M., & Nussbeck, F. W. (2023). A general framework for the inclusion of time-varying and time-invariant covariates in latent state–trait models. Psychological Methods, 28(5).
• Friemelt, B., Bloszies, C., Ernst, M. S., Peikert, A., Brandmaier, A. M., & Koch, T. (2023). On the performance of different regularization methods in bifactor-(S-1) models with explanatory variables—Caveats, recommendations, and future directions. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 30(4), 560-573.
• Eid, M., Koch, T., & Geiser, C. (2023). Multitrait–multimethod models. Handbook of structural equation modeling, 349-266.
• Bohn, J., Holtmann, J., Luhmann, M., Koch, T., & Eid, M. (2023). Consistency and specificity of attachments to parents, friends, and romantic Partners in Emerging Adulthood. Emerging Adulthood, 11(1), 58-73.
• Koch, T., Voelkle, M. C., & Driver, C. C. (2023). Analyzing longitudinal multirater data with individually varying time intervals. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 30(1), 86-104.
• Bee, R. M., Koch, T., & Eid, M. (2023). A General Theorem and Proof for the Identification of Composed CFA Models. psychometrika, 88(4), 1334-1353.
• Jahnke, S., Koch, T., Goede, L. R., Schröder, C. P., Lehmann, L., & Beelmann, A. (2022). Legal cynicism, but not depression, mediates the link between adverse environmental factors and youth’s political violence support. Psychology, Crime & Law, 28(5), 470-488.
• Koch, T., Holtmann, J., Crayen, C., & Heekerens, J. (2021). Construction of informative priors for the application of CFA-MTMM models in small samples: A model-free approach. In Advanced Multitrait-Multimethod Analyses for the Behavioral and Social Sciences (pp. 129-153). Routledge.
• Eid, M., Holtmann, J., & Koch, T. (2021). Restricted correlated trait-correlated method models for analyzing multitrait-multimethod data. In Advanced Multitrait-Multimethod Analyses for the Behavioral and Social Sciences (pp. 28-50). Routledge.
• Bohn, J., Holtmann, J., Ulitzsch, E., Koch, T., Luhmann, M., & Eid, M. (2021). Analyzing stability and change in dyadic attachment: The multi-rater latent state-trait model with autoregressive effects. Frontiers in psychology, 12, 604526.
• Bohn, J., Holtmann, J., Luhmann, M., Koch, T., & Eid, M. (2020). Attachment to parents and well-being after high school graduation: a study using self-and parent ratings. Journal of Happiness Studies, 21(7), 2493-2525.
• Holtmann, J., Koch, T., Bohn, J., & Eid, M. (2020). Multimethod Assessement of Time-Stable and Time-Variable Interindividual Differences: Introduction of a New Multitrait-Multimethod Latent State-Trait IRT Model. European Journal of Psychological Assessment, 36(6), 1024-1043.
• Koch, T., Holtmann, J., Eid, M., & West, S. G. (2020). Analyzing longitudinal multirater data with changing and stable raters. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 27(1), 73-87.
• Semmler-Busch, U., & Koch, T. (2020). Wie wirken sich Migrationshintergrund und sozioökonomischer Status auf die Beurteilung nicht-kognitiver Kompetenzen aus?. Diversität und soziale Ungleichheit: Herausforderungen an die Integrationsleistung der Grundschule, 121-125.
• Koch, T., Holtmann, J., Bohn, J., & Eid, M. (2020). Multitrait-multimethod analysis. Encyclopedia of personality and individual differences, 3034-3056.
• Koch, T., Eid, M., & Lochner, K. (2018). Multitrait-Multimethod-Analysis: The Psychometric Foundation of CFA-MTMM Models. In P. Irwing, T. Booth & D. Hughes (Eds.), The Wiley Handbook of Psychometric Testing. A Multidisciplinary Reference on Survey, Scale and Test Development. Hoboken: John Wiley & Sons Ltd.
• Koch, T., Holtmann, J., Bohn, J., & Eid, M. (2018). Explaining General and Specific Factors in Longitudinal, Multimethod, and Bifactor Models: Some Caveats and Recommendations. Psychological Methods, 23(3), 505-523. doi: 10.1037/met0000146Externer Link
• Eid, M., Geiser, C., Koch, T., & Heene, M. (2017). Anomalous Results in G-Factor Models: Explanations and Alternatives. Psychological Methods, 22(3), 541-562. doi: 10.1037/met0000083Externer LinkExterner LinkExterner LinkExterner Link
• Koch, T., Schultze, M., Holtmann, J., Geiser, C., & Eid, M. (2017). A multimethod latent state-trait model for structurally different and interchangeable methods. Psychometrika, 82, 17-47.

•  Analyse von Paneldaten und intensiven Längsschnittdaten
•  Multimethodale Forschung (z.B. Multitrait-Multimethod-Analyse und Multirater-Analysen)
•  Psychometrie und Messtheorie
•  Bayes'sche Schätzmethoden
•  Kausale Inferenz
•  Mehrebenen- und Meta-Analysen in der Psychologie
•  Wearables und mobile Sensordaten

• Entwicklung von Mischverteilungs-Item-Response Modellen zur Auswertung von Cross-Classified Multirater Daten und deren Anwendung in der Lehrevaluationsforschung (Prof. Koch, Deutsche Forschungsgemeinschaft)
• Enhanced Assessment of Social and Health-Related Processes in Panel Studies through Event-Contingent Multimethod Experience Sampling Designs (SHERPA) (Prof. Dr. Tobias Koch und Prof. Dr. Michaela Riediger)
• COSDIMH – Combining Surveys and Digital Tracking Data for Mental Health Research from a Computational Social Science Perspective (Emese Domahidi von der Technischen Universität Ilmenau und Tobias Koch von der Friedrich-Schiller-Universität Jena)

• DFG-Projekt (KO 4770/2-1) "Entwicklung von Mischverteilungs-Item-Response-Modellen zur Analyse von Cross-Classified Multirater Daten und deren Anwendung in der Lehrevaluationsforschung (MixIRT-CCM)", PI: Prof. Dr. Tobias Koch. Fördervolumen: 179.550,00€.
• BMBF-Verbundprojekt „THInKI: Thüringer Hochschulinitiative für KI im Studium“, PI: Prof. Dr. Tobias Koch, Fördervolumen des Teilprojekts: 204.877,21 € (Gesamtfördersumme: 2 Mio).
• DFG-Projekt (KO 4770/3-1) "Definition und Schätzung kausaler Effekte in Latent-State-Trait-Modellen (CaST)", PI: Prof. Dr. Tobias Koch, Prof. Dr. Manuel Völkle (HU Berlin). Fördervolumen des Teilprojekts: 204.877,21 € (Gesamtfördersumme: 477.423,00 €). Das Projekt läuft noch.
• DFG-Projekt (KO 4770/4-1) "Die Kombination von Befragungsstudien und digitalen Tracking-Daten für die Erforschung von psychischer Gesundheit aus der Perspektive der Computational Social Sciences (COSDIMH)“, PI: Prof. Dr. Tobias Koch, Prof. Dr. Emese Domahidi (TU Ilmenau). Fördervolumen des Teilprojekts: 325.093,00 € (Gesamtfördersumme: 642.514,00 €). Das Projekt soll 2024 beginnen.
• DFG-Projekt (KO 4770/5-1) „Verbesserte Messung von sozialen und gesundheitsbezogenen Prozessen in Panelstudien durch ereignisbedingte Multimethodalen-Erfahrungsstichproben-Designs (SHERPA)“, PI: Prof. Dr. Tobias Koch, Prof. Dr. Michaela Riediger (FSU Jena). Fördervolumen des Teilprojekts: 352.731,00 € (Gesamtfördersumme: 475.768,00 €). Das Projekt soll 2024 beginnen.