Courses: Course information

Referent:	Adrian Jusepeitis, M.Sc.
Zielgruppe:	Bachelor, 1. Semester
Inhalt:	In der Vorlesung werden zunächst die Grundlagen und die wichtigsten Begriffe der deskriptiven Statistik behandelt. Der Schwerpunkt liegt in der Charakterisierung von Daten durch Grafiken und Kennwerte. Zur Vorbereitung der Inferenzstatistik werden abschließend grundlegende Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt.
Termine:	Montags, 14:00 bis 16:00 Uhr
Ort:	Carl-Zeiss-Straße 3, Hörsaal 4

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Datum	Themen	Video	Folien	R	Übungszettel
14.10.2019	Organisatorisches, Was ist Deskriptive Statistik?, Grundbegriffe, Messen, Skalenniveaus	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien
21.10.2019	Fortsetzung Skalenniveaus, Häufigkeiten, Einführung in R	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien	Skript	1. Übungszettel
28.10.2019	Klassenhäufigkeiten, Kumulierte Häufigkeiten, empirische Verteilungsfunktion, Häufigkeiten in R II	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien	Skript
04.11.2019	Kennwerte, Lagemaße	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien		2. Übungszettel
11.11.2019	Kennwerte, Streuungsmaße	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien	Skript
18.11.2019	Weitere Kennwerte, Messwerttransformation und -standardisierung	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien	Skript	3. Übungszettel
25.11.2019	Bivariate Statistik I	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien
02.12.2019	Bivariate Statistik II	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	weiter mit Folien vom letzten Mal	Skript	4. Übungszettel
09.12.2019	Bivariate Statistik in R, Einführung in Regression	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien
16.12.2019	Eigenschaften von Regressionsgeraden, standardisierte Regressionskoeffizienten, Determinationskoeffizient	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien	Skript	5. Übungszettel
06.01.2020	Abschluss Regression	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien
13.01.2020	Logik	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien		6. Übungszettel
20.01.2020	Mengenlehre	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien
27.01.2020	Probeklausur		Antwortmuster		7. Übungszettel
03.02.2020	Fragestunde	Video (Stream) Video (Download; VLC Player)	Folien

Übungshilfen

• Zetteltool (Tipps zum Erstellen von MC-Aufgaben)
• Übungsapp

Literatur

• 1) Holling, H. und Gediga, G. (2011). Statistik - Deskriptive Verfahren. Göttingen: Hogrefe Verlag.
• 2) Steyer, R., und Eid, M. (2012). Messen und Testen (S. 297 - 326). Berlin: Springer-Verlag.
• Download: Literaturpaket mit wichtigen Auszügen aus 1) und 2). Das Passwort haben Sie per Mail erhalten.

• Springer Link: Kuckartz, U., Rädiker, S., Ebert, T., & Schehl, J. (2013). Statistik: eine verständliche Einführung. Springer-Verlag.
• Springer Link: Bortz, J. (2013). Statistik: Für Sozialwissenschaftler. Springer-Verlag.
• Wirtz, M. und Nachtigall, C. (2008). Deskriptive Statistik - Statistische Methoden für Psychologen Teil 1. Weinheim: Juventa Verlag.
• Eid, M., Gollwitzer, M. und Schmitt, M. (2010). Statistik und Forschungsmethoden.Weinheim: BELTZ Verlag.

Ersti-Datensatz

• Ersti-Datensatz
• Kodierung (Welche Spalte gehört zu welcher Frage?)
• Infos zum Erhalten der VP-Stunde

R Zusatzmaterialien

• Installationsanleitung R und RStudio
• Einstiegshilfe für R

Evaluation

Diese Veranstaltung wurde mithilfe des Universitätsprojekts Lehrevaluation durch die Teilnehmenden evaluiert. Die Ergebnisse finden Sie hier.

Klausur

• Formelsammlung
• Liste zulässiger Taschenrechner (kein Anspruch auf Vollständigkeit, Hauptsache nicht programmierbar!)
• Klausurrelevante R-Outputs

Die Ergebnisse der Klausur finden Sie hier. Ihre Note wurde auf Friedolin verbucht. Die Möglichkeit, sich für die Klausureinsicht einzutragen, finden Sie hier.