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Statistik 1 Vorlesung mit Übungen


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.
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.

Direktlink zum OLAT-Kurs:
Statistik 1 (Vorlesung mit Übungen)

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
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.
Die Literatur ist für Studierende über https://rzs.swisscovery.slsp.ch online verfügbar.
Dieses Lehrmittel ist im Studiladen zum Vorzugspreis erhältlich.