Statistik 5 mit Übungen

Dozent/in	Dr. phil. Stefan Pichelmann
Veranstaltungsart	Vorlesung
Code	HS261509
Semester	Herbstsemester 2026
Durchführender Fachbereich	Psychologie
Studienstufe	Bachelor
Termin/e	Di, 15.09.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 22.09.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 29.09.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 06.10.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 13.10.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 20.10.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 27.10.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 03.11.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 10.11.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 17.11.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 24.11.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 01.12.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Di, 15.12.2026, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 8 Mi, 03.02.2027, 14:00 - 15:15 Uhr, HS 12 (Prüfung Nachteilsausgleich) Mi, 03.02.2027, 14:00 - 15:00 Uhr, HS 10 (Prüfung)
Umfang	2 Semesterwochenstunden
Turnus	Wöchentlich
Inhalt	Diese Vorlesung mit Übungen vertieft und erweitert das Wissen aus Statistik 1 bis 4. Diese Vorlesung beginnt mit einer Einführung in die Simulation von Daten und statistischen Effekten. Darauf aufbauend werden Resampling-Methoden wie Permutationstests und Bootstrapping theoretisch besprochen und praktisch eingeübt. Anschliessend werden bisherige Verfahren aus Statistik 1 bis 4 im Rahmen des allgemeinen linearen Modells zusammengeführt und durch erste statistische Verfahren des generalisierten linearen Modells (z.B. logistische Regression) ergänzt. Das letzte Drittel der Veranstaltung widmet sich der Modelldiagnostik sowie der Poweranalyse zur Berechnung von Stichprobengrössen.
Lernziele	Nach Abschluss der Vorlesung • haben Studierende ein theoretisches Verständnis verschiedener Resampling-Methoden sowie ihrer praktischen Umsetzung • haben Studierende ein Grundverständnis des allgemeinen und des generalisierten linearen Modells als Grundlage vieler inferenzstatistischer Verfahren • können Studierende die logistische Regression anwenden und interpretieren • sind Studierende in der Lage Daten zu simulieren und einfache Poweranalysen durchzuführen • können Studierende Problem in der Passgüte statistischer Modelle und empirischer Daten diagnostizieren und geeignete Massnahmen anwenden, um diese zu verbessern
Voraussetzungen	Abgeschlossenes Propädeutikum
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. Die Einschreibung für die Übungen ist von MO, 31.08.2026 bis SO, 13.09.2026 ebenfalls auf OLAT unter dem Baustein "Einschreibung Übungen" möglich und basiert auf "first come first serve". Die Übungen werden in Gruppen durchgeführt, es gibt daher Übungen an unterschiedlichen Wochentagen und Zeiten. Direktlink zum OLAT-Kurs: Statistik 5 mit Übungen
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 Herbstssemesters 2026 statt. Weitere Informationen zur Anmeldung:Prüfungen VPF An der Prüfung werden die Inhalte der Vorlesung und der Übungen gemeinsam geprüft.
Abschlussform / Credits	Benotete schriftliche Prüfung / 5 Credits
Hinweise	Da die Inhalte der Vorlesung und der Übungen gemeinsam geprüft werden, wird die regelmässige Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen dringend empfohlen. 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. Für die Lehrveranstaltung, die Übungen und die Prüfung wird ein Laptop benötigt. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen.
Hörer-/innen	Nein
Kontakt	stefan.pichelmann@unilu.ch
Literatur	Relevante Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.