| Institut für Sozialwissenschaften |
6 KP |
|
| Modulteile |
Semesterveranstaltungen Wintersemester 2018/2019 |
Prüfungsleistung |
|
Vorlesung
|
|
|
|
Übung
|
-
1.07.072 - Statistik II
Montag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 15.10.2018), A06 3-313 (OLExS-Labor)
-
1.07.073 - Statistik II
Dienstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 16.10.2018), A06 3-313 (OLExS-Labor)
-
1.07.074 - Statistik II
Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 16.10.2018), A06 3-313 (OLExS-Labor)
-
1.07.075 - Statistik II
Mittwoch: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 17.10.2018)
-
1.07.076 - Zusatzangebot R
Mittwoch: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 17.10.2018)
Der Kurs ist als Hilfsangebot für Studierende gedacht, die in einem anderen Kurs bzw. einer Übung bereits Erfahrungen mit der Statistiksoftware R gemacht haben und das Programm für ihre Qualifikationsarbeit (PA, BA, MA) nutzen. Vorgesehen ist, bei Bedarf eine als Auffrischung gedachte Einführung in die Software zu geben. Weiterhin haben Studierende die Möglichkeit, Ihre eigenen Daten/Projekte mit einzubringen und im Kurs zu besprechen. Der Dozent berät bei der Umsetzung der notwendigen Schritte für die Datenanalyse und hilft, Probleme mit der Arbeit am Programm zu lösen.
|
|
|
Hinweise zum Modul |
| Prüfungsleistung Modul |
1 Klausur
Bonusleistungen:
Die Klausur selbst muss mit mindestens 4,0 bestanden sein. Inhalte aus den Begleitseminaren werden durch kurze Tests und/oder Übungszettel abgefragt; durch erfolgreiche Teilnahme an diesen Zusatzleistungen kann im Rahmen der Bonuspunkteregelung die Note der Klausur um max. 0,7 Notenpunkte verbessert werden. |
| Kompetenzziele |
Im Modul „Statistik 1“ haben die Studierenden u.a. gelernt, wie sich der Zusammenhang zweier metrischer oder nicht-metrischer Variablen beschreiben und generalisieren lässt.
Das Modul vermittelt Studierenden die Fähigkeit zu erkennen, wann einfache statistische Kennzahlen zur Beschreibung von Zusammenhängen ausreichen und wann eine Regressionsanalyse angebracht ist sowie zwischen verschiedenen Regressionsverfahren auszuwählen.
Nach Abschluss verfügen die Studierenden über die praktische Fähigkeit, eigene statistische Analysen auf Basis verschiedener Regressionsverfahren durchzuführen und Analysen in bestehenden Studien, die diese Arten von Regressionsmodellen einsetzen, zu versehen, zu interpretieren und kritisch zu diskutieren. |
|
