160.248 (17S) Übung und computergestützte Datenanalyse zur Statistik II

Sommersemester 2017

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
01.03.2017 15:00 - 17:00 HS A On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
Tutor/in/Innen
LV-Titel englisch Statistic exercises II
LV-Art Vorlesung-Proseminar (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 2.0
Anmeldungen 168 (200 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 01.03.2017
eLearning zum Moodle-Kurs
Anmerkungen

Inhaltliche Voraussetzungen für die Aufnahme in die Lehrveranstaltung:

  • Positive Absolvierung von "Übungen zur Statistik I"
  • Positive Absolvierung der VO "Statistik I"
  • Paralleler Besuch der VO "Statistik II" oder bereits absolvierte VO "Statistik II"

Die Hauptlehrveranstaltung findet wöchentlich mittwochs von 15.00 bis 17.00 Uhr im HS A statt. Die übrigen Termine sind Tutoriumstermine.

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Eigenständige Anwendung der inferenzstatistischen Verfahren mit R und SPSS

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vortrag und eigene Übungen (Übungsblätter)

Inhalt/e

Übungen in R und SPSS, abgestimmt auf die Inhalte aus der VO "Statistik II":

  • Weiterführende Grundlagen der statistischen Software
  • Verteilungen (u.a. Binomialverteilung und NV-Approximation, t-Verteilung, F-Verteilung)
  • Anwendungsbeispiele der Inferenzstatistik:
    • Punktschätzer
    • Intervallschätzer (Konfidenzintervall)
    • Hypothesentests (Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, t-Test usw.)

Literatur

Alexandrowicz, R. W. (2013). R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: facultas.wuv/UTB.

Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.

Brosius, F. (2008). SPSS-Programmierung. Effizientes Datenmanagement und Automatisierung mit SPSS-Syntax (2. Aufl.). Heidelberg: mitp.

Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2013). Statistik und Forschungsmethoden (3. Aufl.). Weinheim: Beltz.

Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. & Tutz, G. (2007). Statistik. Der Weg zur Datenanalyse (6. Aufl.). Berlin: Springer.

Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics: and sex and drugs and rock ‘n’ roll (4th edition). London: Sage.

Field, A, Miles, J. & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. London: Sage.

Hatzinger, R. & Nagel, H. (2009). SPSS Statistics. Statistische Methoden und Fallbeispiele. München: Pearson Studium.

Leonhart, R. (2009). Lehrbuch Statistik. Einstieg und Vertiefung (2. Aufl.). Bern: Hans Huber.

Ligges, U. (2008): Programmieren mit R (2. Aufl.). Berlin: Springer.

Hedderich, J. & Sachs, L. (2015). Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R (15. Aufl.). Berlin: Springer.

Wollschläger, D. (2015). Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer.

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

  • Abgabe von Übungsblättern
  • schriftliche Prüfung am Ende des Semesters (Dauer: 90 Minuten; Multiple-Choice + offene Fragestellungen)

Prüfungsinhalt/e

  • Stoff der LV-Einheiten
  • Stoff der Übungsblätter
  • Unterlagen auf Moodle
  • angegebene Zusatzliteratur

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Die Gesamtnote setzt sich zusammen aus:

  1. der schriftlichen Klausur am Ende des Semesters (2/3 der Gesamtnote)
  2. der Beurteilung der abgegebenen Übungsblätter (1/3 der Gesamtnote)

Für einen positiven Abschluss müssen sowohl bei der Klausur als auch bei den Übungsblättern mindestens 50% der jeweiligen Gesamtpunkteanzahl erreicht werden.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Psychologie (SKZ: 640, Version: 11W.5)
    • Fach: Methodenlehre/Statistik (Pflichtfach)
      • PF 8.4 Übung und computergestützte Datenanalyse zur Statistik II ( 0.0h VP / 2.0 ECTS)
        • 160.248 Übung und computergestützte Datenanalyse zur Statistik II (2.0h VP / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2018
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (2.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2013
  • 160.248 VP Übungen zur Statistik II (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2012
  • 160.248 VP Übung zur Statistik II (1.0h / 1.5ECTS)
Sommersemester 2011
  • 160.248 VP Übung zur Statistik II (1.0h / 1.5ECTS)
Sommersemester 2010
  • 160.248 VP Übung zur Statistik II (1.0h / 1.5ECTS)