Lehrinhalte
Folgende Lerninhalte werden anhand beispielhafter humanwissenschaftlicher
Fragestellungen erläutert:
1. Erhebung von Daten im Rahmen von Studien und Umfragen
2. Beschreibende Statistik
- Graphische Darstellung von Daten mit Hilfe von Säulendiagrammen,
Histogrammen und Boxplots
- Statistische Maßzahlen, insbesondere Maße der zentralen Tendenz
(Arithmetisches Mittel, Median) und Dispersion (Varianz, Standardabweichung
und Interquartilsabstand)
- Lineare Regression, Kovarianz und Korrelation
3. Das mathematische Modell des Zufalls
- Der Begriff der Wahrscheinlichkeit, das empirische Gesetz der
großen Zahlen
- Wahrscheinlichkeitsmaße
- Zufallsvariablen und Verteilungen
- Erwartungswert und Varianz
- Unabhängigkeit,
- Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz
4. Statistische Testverfahren
- Logik von Signifikanztests (Hypothesenbildung und –formulierung, Alpha- und
Betafehler, Vorgehen bei Signifikanztests, Grenzen von Signifikanzaussagen
(Stichprobengröße, Effektstärke, Power))
- Statistische Tests (t-Test, F-Test, Chiquadrat-Test)
Literatur
Judith Eckle-Kohler, Michael Kohler.
Eine Einführung in die Statistik und ihre Anwendungen.
3. Auflage, Springer, 2017
Zusätzliche Informationen
Die Veranstaltung startet mit der ersten Vorlesung am 14.10.2025. Die Vorlesung findet Dienstags statt, der Donnerstagstermin wird für Vortragsübungen genützt. Der Beginn der Übungen und der Vortragsübung wird in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben - in der Woche vom 14.10.2025 werden keine Übungen abgehalten.
Online-Angebote
moodle
- Lehrende: Michael Kohler
- Lehrende: Vincent Molinero Römer