Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

220062 VO METH: VO STADA Statistische Datenanalyse (2018S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft

Moodle

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Jörg Matthes

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 15.03. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 22.03. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 12.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 19.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 26.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 03.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 17.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 24.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 07.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 14.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Donnerstag 21.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Um systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge in unseren Forschungsgebieten treffen zu können, benötigen wir die Statistik. Statistische Datenanalyse ist dabei nie Selbstzweck, sondern immer Mittel zum Zweck, um eine substantielle Forschungsfrage zu beantworten. Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Zusammenhänge zu verstehen und sie erlernen, erste Analysen mit den Programm SPSS selbst durchzuführen. Die Vorlesung wird durch Übungen begleitet, in denen das Gelernte eingeübt und vertieft wird.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

schrifliche MC Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

regelmäßiger Besuch der Vorlesung, eigenständiges Nacharbeiten relevanter Literatur

Prüfungsstoff

wird in der Vorlesung bekannt gegeben

Literatur