320.741 (24S) Datenanalyse (B 4.1, B 3.3 alt, LG 2.5.2)

Sommersemester 2024

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
04.03.2024 10:00 - 11:30 Z.0.01 On Campus
Nächster Termin:
06.05.2024 10:00 - 11:30 Z.0.01 On Campus

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Data analysis (B 4.1, B 3.3 alt, LG 2.5.2)
LV-Art Proseminar (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 27 (20 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 04.03.2024
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Ziel der LV ist es, die Studierenden in die Grundlagen der schließenden Statistik einzuführen und sie zu befähigen, empirische Daten eigenständig auszuwerten.

Lehrmethodik

Vortrag bzw. gemeinsames Erarbeiten der angeführten Inhalte.

Inhalt/e

In der Lehrveranstaltung wird eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der Statistik gegeben. Nach einer kurzen Erläuterung elementarer Begriffe werden die grundlegenden Techniken der deskriptiven Statistik  vorgestellt. Daran schließt eine Einführung in die Testtheorie (Chi-Quadrat-Test, Mann-Whitney U-Test, t-Test für abhängige und unabhängige Stichproben, Kruskal-Wallis Test, einfache Varianzanalyse) sowie in die Regressions- und Korrelationsrechnung an. Ergänzt werden die Ausführungen durch eine Einführung in das Computerprogramm SPSS.

Erwartete Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der deskriptiven Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Testtheorie (Stoff der AHS bzw. BHS) werden vorausgesetzt.

Literatur

Field, 2018. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, SAGE Publications.

Bühl, 2019, SPSS:  Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. Pearson. (Das Buch stellt ein umfassendes Nachschlagewerke für SPSS dar.) 

Das erste Buch befindet sich im Semesterapparat Nr. 20.

Intendierte Lernergebnisse

The goal of the course is to give the students an introduction into inferential statistics  and to enable them to conduct empirical studies by themselves.

Lehrmethodik

Lecture and joint elaboration of the listed contents.

Inhalt/e

In this lecture an introduction into elementary concepts of statistics will be given. After a brief discussion of basic terms the fundamental techniques of descriptive statistics will be presented. Subsequently, the basics of hypothesis testing (chi-square test, Mann-Whitney U-test, t-test, Kruskal-Wallis test, analysis of variance) and of regression and correlation analysis will be presented. In addition, a short introduction into SPSS will be given.


Erwartete Vorkenntnisse

Fundamentals of descriptive statistics, probabaility theory and test theory (syllabus of AHS and BHS)  are prerequisite.

Literatur

Field, 2018. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, SAGE Publications. 

Bühl, 2019, SPSS:  Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. Pearson. (Das Buch stellt ein umfassendes Nachschlagewerke für SPSS dar.) 

The first book is available in Semesterapparat no. 20.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

(a) Mündliche/schriftliche Prüfung über die in der LV besprochenen Inhalte - Gewichtung 85 % (eine Formelsammlung ist gestattet).

(b) Schriftliche Arbeit - Gewichtung 15 %. Jeder der beiden Teile muss positiv sein!

(c) Verpflichtende Teilnahme beim ersten LV-Termin!

Prüfungsinhalt/e

Lehrinhalte, welche in der LV besprochen wurden bzw. von den LV-Teilnehmern eigenständig zu erarbeiten waren.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Siehe oben

Prüfungsmethode/n

(a) Oral/Written exam concerning the contents of the lecture - weight 85 % (a formulary is allowed).

(b) Written paper - weight 15 %. Each of the two parts must be positive!

(c) Participation at the first appointment is compulsory!

Prüfungsinhalt/e

Contents that have been discussed within the lecture and contents that have been acquired by the students for themselves.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

See above

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Geographie (SKZ: 655, Version: 17W.1)
    • Fach: Grundlagen und Methoden der Geographie (Pflichtfach)
      • B 3.3 Statistik ( 0.0h PS/UE / 4.0 ECTS)
        • 320.741 Datenanalyse (B 4.1, B 3.3 alt, LG 2.5.2) (2.0h PS / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Geographie (SKZ: 655, Version: 20W.1)
    • Fach: Methoden der Geographie (Pflichtfach)
      • B4.1 Datenanalyse ( 0.0h PS / 4.0 ECTS)
        • 320.741 Datenanalyse (B 4.1, B 3.3 alt, LG 2.5.2) (2.0h PS / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet