230217 UE Angewandte Statistik (2023S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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VOR-ORT
Details
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
Diese LV findet in Kooperation mit MMag. Martina Koller statt (230211 UE Angewandte Statistik).
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Der Leistungsnachweis setzt sich aus den folgenden Einzelleistungen zusammen:
-) Aktive Mitarbeit in den Übungseinheiten (inkl. Gruppenarbeiten)
-) Entwicklung einer selbst gewählten Fragestellung und kontinuierliche Arbeit an einem statistischen Auswertungsplan
-) Posterpräsentation der Auswertungsergebnisse
-) Schriftliche Abschlussarbeit
-) Aktive Mitarbeit in den Übungseinheiten (inkl. Gruppenarbeiten)
-) Entwicklung einer selbst gewählten Fragestellung und kontinuierliche Arbeit an einem statistischen Auswertungsplan
-) Posterpräsentation der Auswertungsergebnisse
-) Schriftliche Abschlussarbeit
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Mindestanforderung ist die Abgabe aller Teilleistungen (Auswertungsplan, Poster, Abschlussarbeit) und die Anwesenheit in mindestens 5 der 7 Übungseinheiten.
Die Beurteilung setzt sich aus den folgenden Teilaspekten zusammen:
30% Finalisiertes Auswertungsprotokoll
30% Präsentation erster Ergebnisse in Form eines Posters
40% schriftliche Abschlussarbeit
Für eine positive Note sind mindestens 60% zu erreichen. Dabei soll jede einzelne Teilleistung positiv abgeschlossen werden.
Die Beurteilung setzt sich aus den folgenden Teilaspekten zusammen:
30% Finalisiertes Auswertungsprotokoll
30% Präsentation erster Ergebnisse in Form eines Posters
40% schriftliche Abschlussarbeit
Für eine positive Note sind mindestens 60% zu erreichen. Dabei soll jede einzelne Teilleistung positiv abgeschlossen werden.
Prüfungsstoff
Eckpunkte zur Erstellung der einzelnen Teilleistungen werden in der LV bzw. im Moodle-Kurs bekannt gegeben.
Literatur
Backhaus Klaus, Erichson Bernd, Weiber Rolf: Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 15. Aufl., Berlin 2018.
Field, Andy: Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods Series), North America: Sage Publications, 2018.
Hatzinger Reinhold, Nagel; Herbert: Statistik mit SPSS. Fallbeispiele und Methoden. Pearson, 2013.
Janssen Jürgen, Laatz Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests.- Springer, 2017.
Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas, 2018
Krämer Walter: So lügt man mit Statistik.- Campus Verlag, 2015.
Field, Andy: Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods Series), North America: Sage Publications, 2018.
Hatzinger Reinhold, Nagel; Herbert: Statistik mit SPSS. Fallbeispiele und Methoden. Pearson, 2013.
Janssen Jürgen, Laatz Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests.- Springer, 2017.
Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas, 2018
Krämer Walter: So lügt man mit Statistik.- Campus Verlag, 2015.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 01.02.2023 11:10
- können anhand einer konkreten Fragestellung und anhand vorliegender Daten sinnvolle Auswertungspläne erstellen;
- wissen, welche Rechenoperationen sie für welches Datenniveau einsetzen können und können diese anhand praktischer Beispiele richtig anwenden;
- können mit einem Statistikprogramm (z.B. SPSS) umgehen und anhand von Datensätzen eigene Berechnungen im Rahmen der deskriptiven und analytischen Statistik durchführen;
- können die inhaltliche Relevanz von statistischen Ergebnissen einschätzen und die Ergebnisse inhaltlich interpretieren.Inhalte:
- Entwicklung von Fragestellung und dazu passender Auswertungskonzepte
- Datenmanagement und Datenkontrolle
- Sinnvolle Anwendung grafischer und tabellarischer Darstellungsmöglichkeiten
- Faktoranalyse, Reliabilitätsanalyse, Bildung von Indizes
- Gruppenvergleichstest
- Korrelation und RegressionMethode:
Die Lehrveranstaltung ist als Übung konzipiert. Die LV hat prüfungsimmanenten Charakter. Im Rahmen der LV werden statistische Auswertungsverfahren durch gemeinsame Arbeit in pflegewissenschaftlichen Datensätzen geübt.
Die Vermittlung der Inhalte erfolgt durch die Vortragende in Form von live oder Video-Inputs. Außerdem werden die Inhalte anhand von Übungsbeispielen im EDV-Raum oder im Rahmen von online Meetings gemeinsam geübt. Ein begleitendes Skriptum zur Lehrveranstaltung beinhaltet die wesentlichen Auswertungsschritte und Interpretationen.