sow469 - Statistik I

sow469 - Statistik I

Institut für Sozialwissenschaften 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2019/2020 Prüfungsleistung
Vorlesung
Übung
  • Kein Zugang 1.07.077Z - Zusatzangebot: "studentisch organisierte Methodenwerkstatt" Lehrende anzeigen
    • Svenja Heinecke, M.A.
    • Florian Erlbruch

    Montag: 16:00 - 20:00, wöchentlich (ab 14.10.2019)
    Termine am Montag, 03.02.2020, Montag, 10.02.2020, Montag, 17.02.2020, Montag, 24.02.2020, Montag, 02.03.2020, Montag, 09.03.2020, Montag, 16.03.2020, Montag, 23.03.2020, Montag, 30.03.2020 12:00 - 16:00

    Die nächste Haus-, Projekt- oder Qualifikationsarbeit steht an und ihr sollt eine quantitative Datenanalyse durchführen, wisst aber noch nicht richtig wie und das Statistikprogramm spuckt ständig Fehlermeldungen aus? Die Dozierenden sind schlecht erreichbar oder eigentlich ist das Nachfragen schon peinlich? Dann seid ihr bei uns genau richtig: Wir, Florian und Svenja, sind selbst noch Studenten und kennen all diese Sorgen und Probleme aus unserer eigenen Anfangszeit. Gerne möchten wir euch anhand dieses Formates unterstützen und ein Umfeld bieten, in dem die Herausforderungen im Umgang mit Statistiksoftware (R, Stata, SPSS) bewältigt werden können. Ihr findet uns im OLExS (Computer-Labor) in A6 3-313! Die Methodenwerkstatt findet auch in der vorlesungsfreien Zeit statt!

Hinweise zum Modul
Prüfungsleistung Modul
1 Klausur
Kompetenzziele
Nicht zuletzt durch die zunehmende Verfügbarkeit elektronischer Daten in fast allen Lebens- und Arbeitskontexten („Big Data“) gewinnt eine solide statistische Grundausbildung in vielen Berufen an Relevanz. Aber auch für die interessierte Allgemeinheit und - im Sinne ihrer Multiplikatorfunktion - für angehende Lehrkräfte an Schulen sind statistische Kenntnisse zunehmend relevant, um Zusammenhänge zu verstehen, Risiken einzuschätzen und politische Argumente richtig einzuordnen.

Dieses Modul vermittelt die Fähigkeit, quantitative Daten für die wissenschaftliche Analyse aufzubereiten und auszuwerten sowie existierende empirische Analysenvon anderen, z.B. aus Forschungsbeiträgen oder den Medien, kritisch zu hinterfragen.

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