Julian Karch
Universitair docent
- Naam
- Dr. J.D. Karch
- Telefoon
- +31 71 527 3493
- j.d.karch@fsw.leidenuniv.nl
- ORCID iD
- 0000-0002-1625-2822
Julian Karch is universitair docent bij de sectie Methodologie & Statistiek van het Instituut Psychologie. Zijn voornaamste onderzoeksinteresses zijn de aanpassing en toepassing van statistische leermethodes om psychologische data te analyseren. Julian geeft les in statistiek in de master Methodology and Statistics in Psychology en de researchmaster Statistical Science.
Julian heeft een MSc Computer Science en is gespecialiseerd in statistical learning en data science. Hij heeft daarna een PhD in Quantitative Psychology gedaan aan het Max Planck Institute for Human Development in Berlijn. Tijdens zijn PhD was hij ook onderzoeker aan de Methodologie sectie van het Psychology Institute aan de Humboldt Universiteit te Berlijn. In 2016 verdedigde hij zijn proefschrift “A Machine Learning Perspective on Repeated Measures: Gaussian Process Panel and Person-Specific EEG Modeling”. Hierna bleef hij bij het Max Planck Instituut werken als postdoctorale onderzoeker. Tijdens zijn masterthesis en PhD werkte Julian ook bij de sectie Quantitative Psychology aan de Universiteit van Virginia en bij het Welcome Trust Centre for Neuroimaging van University College London.
Prijzen
- Best Research Proposal Award, MPS/UCL Symposium on Computational Psychiatry and Aging, 2016
Relevante links
Universitair docent
- Faculteit der Sociale Wetenschappen
- Instituut Psychologie
- Methodologie & Statistiek
- Blythe J.S., Peerdeman K.J., Veldhuijzen D.S. Karch, J.D. & Evers A.W.M. (2023), Electrophysiological markers for anticipatory processing of nocebo-augmented pain, PLoS ONE 18: e0288968.
- Pratiwi Bunga C., Dusseldorp E., Karch J.D. & de Rooij M. (2023), Predictive performance of psychological tests: is it better to use items than subscales?, Computational Statistics & Data Analysis 185: 107767.
- Chen J., Bos E. van den, Karch J.D. & Westenberg P.M. (2023), Social anxiety is related to reduced face gaze during a naturalistic social interaction, Anxiety, Stress and Coping 36(4): 460-474.
- De Rooij M.J., Karch J.D., Fokkema M., Bakk Z., Pratiwi B.C. & Kelderman H. (2022), SEM-based out-of-sample predictions, Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal : 1-17.
- Karch J.D. (2021), Psychologists should use Brunner-Munzel’s instead of Mann-Whitney’s U test as the default nonparametric procedure, Advances in Methods and Practices in Psychological Science 4(2): 1-14.
- Kloos K., Meertens Q., Scholtus S. & Karch J.D. (2021), Comparing correction methods to reduce misclassification bias. Baratchi M., Cao L., Kosters W.A, Lijffijt J., Rijn J.N. & Takes F.W. (red.), Artificial Intelligence and Machine Learning: 32nd Benelux Conference, BNAIC/Benelearn 2020, Leiden, The Netherlands, November 19–20, 2020, Revised Selected Papers. BNAIC/Benelearn 2020 19 november 2020 - 20 november 2020: Springer International Publishing AG. 64-90.
- Karch J.D. (2020), Improving on adjusted R-squared, Collabra: Psychology 6(1): 45.
- Karch J.D., Brandmaier A.M. & Voelkle M.C. (2020), Gaussian process panel modeling—machine learning inspired analysis of longitudinal panel data, Frontiers in Psychology 11: 351.
- Karch J.D., Fivelich E., Wenger E., Lisofski N., Becker M., Butler O., Martenson J., Lindenberger U.L., Brandmaier A.M. & Kühn S. (2019), Identifying predictors of within-person variance in MRI-based brain volume estimates, NeuroImage 200: 575-589.
- Karch J.D., Sander M.C., Von Oertzen T., Brandmaier A.M. & Werkle-Bergner M. (2015), Using within-subject pattern classification to understand lifespan age differences in oscillatory mechanisms of working memory selection and maintenance, NeuroImage 118: 538-552.
Geen relevante nevenwerkzaamheden