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Katharina Paul
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
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Cassie Ann Short
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
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André Beauducel
Institut für Psychologie, Rheinische-Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Bonn, Germany
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Hannes Per Carsten
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
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Kai Härpfer
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
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Jürgen Hennig
Fachgebiet Psychologie, Justus-Liebig-Universität Gießen, Gießen, Germany
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Johannes Hewig
Institut für Psychologie I, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany
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Andrea Hildebrandt
Department für Psychologie, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Oldenburg, Germany
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Corinna Kührt
Fakultät Psychologie, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Erik Malte Mueller
Fachbereich Psychologie, Philipps-Universität Marburg, Marburg, Germany
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Aisha Munk
Fachgebiet Psychologie, Justus-Liebig-Universität Gießen, Gießen, Germany
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Roman Osinsky
Institut für Psychologie, Universität Osnabrück, Osnabrück, Germany
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Elisa Porth
Fachbereich Psychologie, Universität zu Köln, Köln, Germany
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Anja Riesel
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
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Johannes Rodrigues
Institut für Psychologie I, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Würzburg, Germany
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Christoph Scheffel
Fakultät Psychologie, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Jutta Stahl
Fachbereich Psychologie, Universität zu Köln, Köln, Germany
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Alexander Strobel
Fakultät Psychologie, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Jan Wacker
Institut für Psychologie, Universität Hamburg, Hamburg, Germany
Abstract
Despite a plethora of research, associations between individual differences in personality and electroencephalogram (EEG) parameters remain poorly understood due to concerns of low replicability and insufficiently powered data analyses due to relatively small effect sizes. The present article describes how a multi-laboratory team of EEG-personality researchers aims to alleviate this unsatisfactory status quo. In particular, the present article outlines the design and methodology of the project, provides a detailed overview of the resulting large-scale dataset that is available for use by future collaborators, and forms the basis for consistency and depth to the methodology of all resulting empirical articles. Through this article, we aim to inform researchers in the field of Personality Neuroscience of the freely available dataset. Furthermore, we assume that researchers will generally benefit from this detailed example of the implementation of cooperative forking paths analysis.