Statistik und Datenanalyse

Brief description

- Dateneingabe, Lösungsmethodik, Lösungsinterpretation - Beschreibende Statistik: Teilgebiete in der Statistik - der Begriff der Stichprobe, Grundgesamtheit - wissenschaftliche Skalen (Skalenniveaus, Skalenarten) - absolute, relative Häufigkeiten - bedingte und gemeinsame Häufigkeitsverteilung - Häufigkeitsverteilungen und Histogramme - Lagemaße (Median, Modus, Mittelwert) - Streuungsmaße (Varianz und Standardabweichung) - zweidimensionale Häufigkeiten und empirische Verteilungen - zweidimensionale Maße (empirische Korrelation und Kovarianz) - Lorenzkurve und Ginikoeffizient - empirische Regressionsgerade - Informationssysteme zur Datenaufbereitung - Navigation und Struktur von gängigen Informationssystemen - Funktionen in Informationssystemen - Datenverknüpfung in Informationssystemen.

Mode of delivery

Präsenzveranstaltung

Type

Pflichtfach

Planned learning activities and teaching methods

Vortrag durch Lektor:innen Blended Learning gesamt und in Kleingruppen, Ausarbeitung und Präsentation der Gruppenarbeiten, selbstorganisiertes Lernen.

Assessment methods and criteria

Schriftliche Endprüfung (70%): offene Fragestellungen, Berechnungen Immanente Leistungsbeurteilung (30%): Einzel- und Gruppenarbeit und Präsentation inklusive bewerteter Teilprüfungen, aktiver Beitrag während der Lehrveranstaltungen Inhaltliche Kriterien: Grad der Problemerfassung und Problemcharakterisierung, Komplexität der Lösungen hinsichtlich Fach- und Methodenkompetenz. Formale Kriterien: Vollständigkeit der Antworten, sprachliche Differenziertheit und Eigenständigkeit der Ergebnisdarstellung.

Prerequisites and co-requisites

keine

Infos

Language of instruction

German

Academic year

SS2028

Incoming

Yes

Learning outcome

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, - grundlegende Begriffe und Konzepte der Statistik und Datenanalyse zu nennen und zu erklären (1,2) - wichtige Beschreibungsparameter von Statistiken zu nennen, zu erklären und anzuwenden (1,2,3) - grundlegende Formen von statistischen Verteilungen und deren Konsequenzen auf die anzuwendenden Methoden zu nennen und zu erklären (1,2) - die grundlegenden Klassen von statistischen Daten/Variablen (Skalen) zu nennen und zu erklären (1,2) - zentrale statistische Methoden zu nennen und zu erklären (1,2) - je nach situativer Anforderung geeignete statistische Methoden auszuwählen und anzuwenden (2,3) - die Ergebnisse von statistischen Auswertungen grundlegend zu erklären und zu analysieren (2,4) - Nach erfolgreichem Abschluss des Lehrveranstaltungsteils Datenanalyse sind Studierende in der Lage, gängige Informationssysteme zur Datenverarbeitung zu nennen (1) - grundlegende Funktionen von Informationssystemen zur Datenanalyse zu erklären und anzuwenden (2,3) - Daten miteinander zu verknüpfen (3) - Daten nach Vorgabe mit gängigen Informationssystemen zielgerichtet zu bearbeiten und auszuwerten (3,4)

Course code

1391-21-01-BB-DE-22

Statistik und Datenanalyse