Dozent/in |
Dr. phil. Mirjam Senn; Dr. phil. Gerda Wyssen |
Veranstaltungsart |
Vorlesung/Übung |
Code |
HS241010 |
Semester |
Herbstsemester 2024 |
Durchführender Fachbereich |
Psychologie |
Studienstufe |
Bachelor |
Termin/e |
Mo, 16.09.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 23.09.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 30.09.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 07.10.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 14.10.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 21.10.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 28.10.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 04.11.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 11.11.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 18.11.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 25.11.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 02.12.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 09.12.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 16.12.2024, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 10 Mo, 27.01.2025, 14:00 - 15:00 Uhr, HS 1 (Prüfung) |
Umfang |
2 Semesterwochenstunden |
Turnus |
Wöchentlich |
Inhalt |
In
dieser Vorlesung mit Übungen wird eine Einführung in die Statistik und die Grundlagen
der quantitativen Datenauswertung gegeben. Studierende sollen ein
Grundverständnis und Werkzeuge erwerben, um später selbst Daten systematisch auszuwerten, sowie
Hypothesen überprüfen und beurteilen zu können.
Folgende Themen werden in Statistik 1 behandelt und geübt:
-
Messtheoretische
Grundlagen und Deskriptivstatistik
-
Wahrscheinlichkeitstheorie
und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
-
Grundlagen
der Inferenzstatistik
-
Methoden
zum Vergleich von Gruppenmittelwerten
-
Zusammenhangsmasse
für zwei Variablen |
Lernziele |
Studierende
- kennen messtheoretische Grundlagen und können die Skalenniveaus beschreiben, zuordnen und deren Aussagen bewerten.
- können im Rahmen der Deskriptivstatistik Masse der zentralen Tendenz, Streuungsmasse und Transformationen berechnen, sowie Verteilungen visualisieren und interpretieren.
- kennen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilungen und können einfache Wahrscheinlichkeiten berechnen.
- kennen die Grundlagen der Inferenzstatistik und können wichtige statistische Kennwerte berechnen und interpretieren und Konfidenzintervalle konstruieren.
- kennen Methoden zur Überprüfung von Mittelwertsunterschieden, können entsprechende t-Tests anwenden und Effektgrössen bestimmen.
- kennen Masse für den Zusammenhang zweier Variablen und können Korrelationen berechnen und interpretieren.
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Voraussetzungen |
Keine |
Sprache |
Deutsch |
Anmeldung |
Für den Besuch der Lehrveranstaltung wird die Einschreibung über OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist von Mo, 02.09.2024 bis Fr, 27.09.2024 möglich. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen.
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Prüfung |
WICHTIG: Um Credits zu erwerben resp. an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das Uni Portal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist ZWINGEND ERFORDERLICH. Weitere Informationen zur Anmeldung: www.unilu.ch/vpf/pruefungen |
Abschlussform / Credits |
Benotete schriftliche Prüfung / 5 Credits
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Hinweise |
Die Lehrveranstaltung besteht aus einer Vorlesung und Übungen. Die Studierenden erhalten Übungen, die selbstständig und zusätzlich zur Vorlesung absolviert werden müssen (ca. 2h pro Woche).
Für die Lehrveranstaltung, die Übungen und die Prüfung wird ein Laptop benötigt.
Bei dieser Lehrveranstaltung sind Podcasts von den Vorlesungen, nicht aber von den Übungen vorgesehen. Bitte überprüfen Sie die Informationen zum digitalen Lehrangebot auf der Website der Fakultät für Verhaltenswissenschaften und Psychologie.
Es besteht keine Präsenzpflicht und der Leistungsnachweis ist nicht an die physische Teilnahme am Unterricht gebunden. Um die Lernziele zu erreichen, wird jedoch eine vollständige und aktive Teilnahme am Präsenzunterricht 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. |