mar997 - Applied Statistics in Biology and Environmental Science (Complete module description)

Fachkompetenzen:

• Einsicht in die Notwendigkeit einer Einbeziehung stochastischer Konzepte in die empirische Forschung
• Das Verständnis für die grundlegende Schlussweise datengestützter empirischer Forschung.
• Einsicht in die Bedeutung von und Befähigung zur Formulierung wissenschaftlicher Hypothesen.
• Die Befähigung zu Design und Planung von Experimenten bzw. Feldstudien.
   

Methodenkompetenzen:

• Die Befähigung zur vollumfänglichen, selbständigen Durchführung statistischer Auswertungen.
• Die Befähigung, erzielte Resultate mit verlässlicher Angabe von Fehlern und Konfidenzen zusammenzufassen.
   

Sozialkompetenzen:

• Die Befähigung, Antworten im Kontext einer Ausgangsfragestellung und daraus formulierter Hypothese verlässlich kommunizieren zu können.
   

Selbstkompetenzen

• Das Reflektieren des Handelns bei der Problembeschreibung und der Entwicklung von Lösungsansätzen.

Beschreibung und Anwendung statistischer Verfahren im Kontext biologischer und umweltwissenschaftlicher Forschungsprojekte:

- Elemente der Wahrscheinlichkeitsrechnung: Zufallsvariablen, Stichproben, statistische Unabhängigkeit Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Charakterisierung durch deskriptive Statistik

- Hypothesentest: Herangehensweise, Fehler erster und zweiter Art, t-test,

- Parametrische und Nichtparametrische Methoden

- ANOVA und Posthoc-Tests, multiples Testen

- Regression und Korrelation, ANCOVA

- Variablentransformationen, Monte-Carlo Verfahren

Praktische Beispiele aus dem Bereich der Biologie und Umweltwissenschaften bilden stets die Grundlage für die Einführung sämtlicher Begriffe und für ihre Berechnung mit der Statistik Software „R“.

Crawley. M.J. (2015) Statistics: an introduction using R. 2. ed., Chichester: Wiley

Heddrich. J., Sachs. L. (2016) Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R. 15., überarbeitete und erweiterte Auflage, Berlin; Heidelberg: Springer Spektrum.

Köhler, W., Schachtel, G., Voleske, P. (2012) Biostatistik: eine Einführung für Biologen und Agrarwissenschaftler. 5., aktualisierte und erw. Aufl., Berlin [u.a.]: Springer-Spektrum.

Rudolf, M., Kuhlisch, W. (2008) Biostatistik: eine Einführung für Biowissenschaftler [studentengetestet!]. München; Boston; San Francisco; Harlow, England: Pearson Studium.

Platzvergabe nach zeitlicher Staffelung in Stud.IP, eigener Laptop notwendig!

Absprache in der ersten Lehrveranstaltung