290073 VU Einführung in die statistische Datenanalyse für Lehramtsstudierende (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2020 08:00 bis So 23.02.2020 23:59
- Anmeldung von Di 25.02.2020 17:00 bis Do 27.02.2020 09:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Lernunterlagen werden online im Moodle-Kurs zur Verfügung gestellt
Montag
02.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
09.03.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
16.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
23.03.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
30.03.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
20.04.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
27.04.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
04.05.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
11.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
18.05.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
25.05.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
08.06.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Montag
15.06.
09:45 - 11:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
22.06.
10:00 - 13:00
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Prüfungsstoff
Fragen zum in der Vorlesung behandelten Stoff
Interpretation der Ergebnisse der durchgeführten Analysen
Interpretation der Ergebnisse der durchgeführten Analysen
Literatur
Duller, C. (2013): Einführung in die Statistik mit Excel und SPSS. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. Springer.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Oestreich/Romberg (2009): Keine Panik vor Statistik!
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Oestreich/Romberg (2009): Keine Panik vor Statistik!
Gruppe 2
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Lernunterlagen werden online im Moodle-Kurs zur Verfügung gestellt
Montag
09.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
16.03.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
23.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
30.03.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
20.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
27.04.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
04.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
11.05.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
18.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
25.05.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
08.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
15.06.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
22.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
29.06.
16:45 - 19:45
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Inhalt der Lehrveranstaltung sind grundlegende Methoden der statistischen Analyse von Befragungsdaten mittels Excel – dabei werden Datenniveaus, Eingabe Befragungsdaten in Excel, deskriptive Statistiken, Häufigkeitsverteilung, Häufigkeitstabellen, Diagramme (z.B. Scatterplott, Histogramm, Boxplots), Korrelation, Regression, Teststatistik, T-Test, Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Test behandelt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 15. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 15. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Prüfungsstoff
Fragen zum in der Vorlesung behandelten Stoff
Interpretation der Ergebnisse der durchgeführten Analysen
Interpretation der Ergebnisse der durchgeführten Analysen
Literatur
Duller, C. (2013): Einführung in die Statistik mit Excel und SPSS. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. Springer.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Gruppe 3
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Alle Termine sind s.t. zu verstehen!
Anwesenheit in der 1. LV-Einheit zwingend erforderlich! Bei Abwesenheit in der 1. LV-Einheit verfällt der Fixplatz und Studierende der Warteliste rücken auf einen Fixplatz nach.
Montag
02.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
09.03.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
16.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
23.03.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
30.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
20.04.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
27.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
04.05.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
11.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
18.05.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
25.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
08.06.
15:00 - 18:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
15.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
22.06.
15:00 - 20:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Inhalt der Lehrveranstaltung sind grundlegende Methoden der statistischen Analyse von Befragungsdaten mittels Excel – dabei werden Datenniveaus, Eingabe Befragungsdaten in Excel, deskriptive Statistiken, Häufigkeitsverteilung, Häufigkeitstabellen, Diagramme (z.B. Scatterplott, Histogramm, Boxplots), Korrelation, Regression, Teststatistik, T-Test, Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Test behandelt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 14. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 14. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Prüfungsstoff
Fragen zum in der Vorlesung behandelten Stoff
Interpretation der Ergebnisse von Analysen
Interpretation der Ergebnisse von Analysen
Literatur
Duller, C. (2013): Einführung in die Statistik mit Excel und SPSS. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. Springer.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Gruppe 4
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Alle Termine sind s.t. zu verstehen!
Anwesenheit in der 1. LV-Einheit zwingend erforderlich! Bei Abwesenheit in der 1. LV-Einheit verfällt der Fixplatz und Studierende der Warteliste rücken auf einen Fixplatz nach.
Montag
02.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
09.03.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
16.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
23.03.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
30.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
20.04.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
27.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
04.05.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
11.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
18.05.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
25.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
08.06.
18:00 - 21:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Montag
15.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Montag
22.06.
15:00 - 20:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Inhalt der Lehrveranstaltung sind grundlegende Methoden der statistischen Analyse von Befragungsdaten mittels Excel – dabei werden Datenniveaus, Eingabe Befragungsdaten in Excel, deskriptive Statistiken, Häufigkeitsverteilung, Häufigkeitstabellen, Diagramme (z.B. Scatterplott, Histogramm, Boxplots), Korrelation, Regression, Teststatistik, T-Test, Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Test behandelt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 14. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.Update 14. 3. 2020: Durch die Umstellung auf home-learning kommt auch Online-Lehre zum Einsatz. Zur Unterstützung der Übungsanteile werden zusätzlich Screencasts der Software-Anwendung über Moodle zur Verfügung gestellt.
Prüfungsstoff
Fragen zum in der Vorlesung behandelten Stoff
Interpretation der Ergebnisse von Analysen
Interpretation der Ergebnisse von Analysen
Literatur
Duller, C. (2013): Einführung in die Statistik mit Excel und SPSS. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. Springer.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Matthäus, W.-G. und Schulze J. (2011): Statistik mit Excel. Beschreibende Statistik für Jedermann. Vieweg+Teubner.
Information
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Aktive Mitarbeit (6%), individuelle Übungsaufgaben (42%), Abschlussprüfung (52%). Die Abschlussprüfung erfolgt digital am PC und besteht aus einer Mischung von MC- und offenen Fragen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Benotung basiert auf der Vergabe von Punkten. Die maximal erreichbare Punktezahl beträgt 100 Punkte.
Um positiv zu sein sind alle nachfolgenden Mindestanforderungen zu erfüllen:
• laufende Anwesenheit in den Vorlesungen und Übungen (maximal 1 Fehleinheit in den Übungen),
• Abgabe von zumindest 5 individuellen Übungsaufgaben
• Minimum 21 Punkte in Summe auf die Übungsaufgaben
• Minimum 26 Punkte auf die Abschlussprüfung
• Minimum 51 Punkte für die Lehrveranstaltung insgesamt
Benotungsschlüssel
> 87,5 Punkte: Sehr gut
> 75,0 bis 87,5 Punkte: Gut
> 62,5 bis 75,0 Punkte: Befriedigend
> 50,0 bis 62,5: Punkte: Genügend
<= 50,0 Punkte: Nicht genügend
Um positiv zu sein sind alle nachfolgenden Mindestanforderungen zu erfüllen:
• laufende Anwesenheit in den Vorlesungen und Übungen (maximal 1 Fehleinheit in den Übungen),
• Abgabe von zumindest 5 individuellen Übungsaufgaben
• Minimum 21 Punkte in Summe auf die Übungsaufgaben
• Minimum 26 Punkte auf die Abschlussprüfung
• Minimum 51 Punkte für die Lehrveranstaltung insgesamt
Benotungsschlüssel
> 87,5 Punkte: Sehr gut
> 75,0 bis 87,5 Punkte: Gut
> 62,5 bis 75,0 Punkte: Befriedigend
> 50,0 bis 62,5: Punkte: Genügend
<= 50,0 Punkte: Nicht genügend
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
(BA UF GW 10)
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21
Ziele:
Die Studierenden beherrschen die wichtigsten Funktionalitäten die für statistische Datenanalysen mit Excel notwendig sind.
Sie können Befragungsdaten adäquat für Excel aufbereiten und einfache statistische Analysen mit diesen Daten praktisch durchführen.
Sie kennen zentrale Maße und Methoden der deskriptiven Statistik, wissen wie diese in Excel berechnet bzw. umgesetzt werden und können Analyseergebnisse richtig interpretieren.
Sie wissen welche Rolle der Stichprobenfehler bei der Hypothesentestung mit Befragungsdaten spielt und können die Teststatistken von T-Test und Chi-Quadrat-Test richtig interpretieren.
Methode: Vorlesungs- und Übungsteil bestehend aus insgesamt 6 Blöcken. Die Übungen finden in zwei getrennten Gruppen direkt im PC-Raum statt. Datenbasis für die Übungen ist eine bei den TeilnehmerInnen selbst durchgeführten Befragung. Als Programm für die praktischen Analysen wird Excel verwendet. Basierend auf den Übungen sind auch 6 kleinere Hausübungen abzugeben, die der Festigung der statistischen Auswertungskompetenzen mit Excel sowie der individuellen Übung der Interpretationskompetenzen im Hinblick auf die Abschlussprüfung dienen.