| Dozent/in |
Dr. phil. Stefan Pichelmann |
| Veranstaltungsart |
Vorlesung |
| Code |
HS261397 |
| Semester |
Herbstsemester 2026 |
| Durchführender Fachbereich |
Psychologie |
| Studienstufe |
Bachelor |
| Termin/e |
Di, 15.09.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 22.09.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 29.09.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 06.10.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 13.10.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 20.10.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 27.10.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 03.11.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 10.11.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 17.11.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 24.11.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 01.12.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Di, 15.12.2026, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 10
Fr, 05.02.2027, 10:00 - 11:15 Uhr, HS 12 (Prüfung Nachteilsausgleich)
Fr, 05.02.2027, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 1 (Prüfung)
Fr, 05.02.2027, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 9 (Prüfung)
Fr, 05.02.2027, 10:00 - 11:00 Uhr, HS 10 (Prüfung) |
| Umfang |
2 Semesterwochenstunden |
| Turnus |
Wöchentlich |
| Inhalt |
In dieser Vorlesung mit Übungen wird eine Einführung in die Statistik und die dafür relevanten Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 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
• Statistische Modelle zum Vergleich von Gruppenmittelwerten
• Statistische Zusammenhangsmasse für zwei Variablen
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| Lernziele |
Nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung und Übungen sind die Studierenden in der Lage,
• die vier Skalenniveaus zu benennen und empirische Variablen dem zutreffenden Skalenniveau zuzuordnen.
• Masse der zentralen Tendenz und Dispersionsmasse zu berechnen und für gegebene Daten zu interpretieren.
• Häufigkeitsverteilungen tabellarisch und graphisch darzustellen und deren Eigenschaften zu beschreiben.
• Transformationen von Zufallsvariablen (z.B. z-Standardisierung) durchzuführen und deren Auswirkungen auf Verteilungen zu erklären.
• grundlegende Rechenregeln der Wahrscheinlichkeitstheorie anzuwenden und Wahrscheinlichkeiten für einfache Ereignisse zu berechnen.
• die Logik der Inferenzstatistik (Stichprobe, Population, Stichprobenkennwerteverteilung) zu erklären und Konfidenzintervalle zu konstruieren.
• statistische Hypothesentests zur Überprüfung von Mittelwertsunterschieden durchzuführen, Ergebnisse zu interpretieren und zugehörige Effektgrössen zu bestimmen.
• Zusammenhangsmasse für zwei Variablen zu berechnen, deren Voraussetzungen zu prüfen und die Ergebnisse zu interpretieren. |
| Voraussetzungen |
Keine |
| Sprache |
Deutsch |
| Anmeldung |
Für den Besuch der Lehrveranstaltung wird die Einschreibung über OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist von MO, 31.08.2026 bis FR, 25.09.2026 möglich.
Direktlink zum OLAT-Kurs: Statistik 1 mit Übungen
Die Einschreibung für die Übungen ist von MO, 31.08.2026 bis SO, 13.09.2026 über die Lehrveranstaltung Wissenschaftliches Arbeiten mit Übungen möglich und basiert auf "first come first serve". Die Übungen finden jede zweite Woche im Wechsel mit den Übungen in Wissenschaftlichem Arbeiten statt. Die Übungen werden in Gruppen durchgeführt, es gibt daher Übungen an unterschiedlichen Wochentagen und Zeiten. |
| Leistungsnachweis |
Um Credits zu erwerben resp. an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das Uniportal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist zwingend erforderlich. Die Prüfung findet in der Prüfungssession des Herbstsemesters 2026 statt.
Weitere Informationen zur Anmeldung:Prüfungen VPF |
| Abschlussform / Credits |
Benotete schriftliche Prüfung / 5 Credits
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| Hinweise |
Die Lehrveranstaltung besteht aus einer Vorlesung und Übungen. Die Übungen finden im Zwei-Wochen-Rhythmus statt: In jeder zweiten Woche wird eine betreute Präsenzübung durchgeführt, in den dazwischenliegenden Wochen bearbeiten die Studierenden Übungen im Selbststudium. Alle Übungen sind prüfungsrelevant.
Für die Lehrveranstaltung, die Übungen und die Prüfung wird ein Laptop benötigt.
Von dieser Lehrveranstaltung sind Podcasts vorgesehen, vgl. Digitales Lehrangebot VPF. Um die Lernziele zu erreichen, wird eine vollständige und aktive Teilnahme am Präsenzunterricht dringend empfohlen.
Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen. |
| Hörer-/innen |
Nein |
| Kontakt |
stefan.pichelmann@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. |