Statistik 2 (Vorlesung)

Dozent/in	Dr. phil. Mirjam Senn; Dr. phil. Gerda Wyssen
Veranstaltungsart	Vorlesung
Code	FS251108
Semester	Frühjahrssemester 2025
Durchführender Fachbereich	Psychologie
Studienstufe	Bachelor
Termin/e	Mo, 17.02.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 24.02.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 10.03.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 17.03.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 24.03.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 31.03.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 07.04.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 14.04.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 28.04.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 05.05.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 12.05.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 19.05.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 26.05.2025, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9 Mo, 02.06.2025, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 7 (Prüfung) Mo, 02.06.2025, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 1 (Prüfung) Mo, 02.06.2025, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 8 (Prüfung) Di, 22.07.2025, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 4 (Wiederholungsprüfung) Di, 22.07.2025, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 1 (Wiederholungsprüfung)
Umfang	2 Semesterwochenstunden
Turnus	Wöchentlich
Inhalt	Die Vorlesung mit Übungen gibt eine Übersicht über weiterführende statistische Verfahren und deren Auswahlkriterien und Grundvoraussetzungen. Behandelt werden einfache und multiple lineare Regressionsanalysen zur Analyse der Abhängigkeit von Variablen, sowie die Analyse von Unterschieden unabhängiger Stichproben (ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse) und abhängiger Stichproben (ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung). Es wird in die Programmiersprache R in RStudio eingeführt, spezifisch in das Einlesen, Bearbeiten und Visualisieren von Datensätzen, sowie in die Anwendung der statistischen Verfahren aus Statistik 1 und 2.
Lernziele	Studierende - können einfache und multiple lineare Regressionsanalysen berechnen und deren Ergebnisse interpretieren. - können Unterschiede zwischen mehreren unabhängigen und abhängigen Stichproben mittels einfaktorieller und zweifaktorieller Varianzanalyse analysieren und interpretieren. - kennen die Auswahlkriterien und Grundvoraussetzungen für die entsprechenden statistischen Verfahren und können diese überprüfen. - können ein hinsichtlich Fragestellung, Forschungsdesign und Daten passendes statistisches Verfahren wählen. - können R in RStudio für das Einlesen, Bearbeiten und Visualisieren von Datensätzen nutzen, sowie die in Statistik 1 und 2 behandelten Analyseverfahren anwenden.
Voraussetzungen	Vorheriger Besuch der Lehrveranstaltung "Statistik 1 (Vorlesung mit Übungen)".
Sprache	Deutsch
Anmeldung	Für den Besuch der Lehrveranstaltung wird die Einschreibung über OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist von MO, 03.02.2025 bis FR, 28.02.2025 möglich. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen. Direktlink zum OLAT-Kurs: https://lms.uzh.ch/url/repositoryentry/17627381814
Prüfung	WICHTIG: Um Credits zu erwerben resp. an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das Uni Portal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist ZWINGEND ERFORDERLICH. Die Prüfung findet in der Prüfungssession des Frühjahressemesters statt. Weitere Informationen zur Anmeldung: www.unilu.ch/vpf/pruefungen Statistik 2: Die Inhalte der zugehörigen Übungen werden gemeinsam mit dieser Vorlesung geprüft.
Abschlussform / Credits	Benotete schriftliche Prüfung / 5 Credits
Hinweise	Für die Lehrveranstaltung, die Übungen und die Prüfung wird ein Laptop benötigt. Bitte beachten Sie, dass die Übungen in der ersten Semesterwoche beginnen und bereits von Beginn an ein Laptop benötigt wird. Am 26.02.2025 (10:15 – 12:00) wird eine R-Sprechstunde angeboten. Diese kann genutzt werden, falls Unterstützung bei der Installation der Programme gewünscht ist. Die Sprechstunde findet im Hörsaal 2 statt. Von dieser Lehrveranstaltung sind Podcasts vorgesehen. Bitte prüfen Sie die Informationen zum digitalen Lehrangebot auf der Webseite der Fakultät für Verhaltenswissenschaften und Psychologie. Um die Lernziele zu erreichen, wird eine vollständige und aktive Teilnahme am Präsenzunterricht dringend empfohlen.
Hörer-/innen	Nein
Kontakt	mirjam.senn@unilu.ch / gerda.wyssen@unilu.ch
Literatur	Pflichtliteratur:Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Beltz. Die Literatur ist für Studierende über https://rzs.swisscovery.slsp.ch online verfügbar. Das Lehrmittel ist ausserdem im Studiladen zum Vorzugspreis erhältlich.