200195 UE Exercise Course Statistics (2020S)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 03.02.2020 11:00 to Tu 25.02.2020 11:00
- Deregistration possible until Fr 06.03.2020 11:00
Details
max. 40 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Monday
09.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
16.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
23.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
30.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
27.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
04.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
11.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
18.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
25.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
08.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
15.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Monday
22.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal D Psychologie, NIG 6.Stock A0624
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Pro Einheit ist eine bestimmte Anzahl an Beispielen vorzubereiten. Auf einer Kreuzerlliste geben die Studierenden im Vorhinein die Beispiele bekannt, die Sie in der folgenden Einheit vorrechnen bzw. am Computer vorzeigen können. In der Einheit werden nach dem Zufallsprinzip Studierende ausgewählt, die ein gekreuztes Beispiel demonstrieren sollen.
Für Rechenbeispiele sind dabei die schriftlich vorbereiteten Unterlagen an der Tafel erlaubt. Die Computerbeispiele sind ohne Hilfsmittel zu demonstrieren.Update Covid-19: Während der Home-Learning-Phase sind die Beispiele schriftlich auszuarbeiten und fristgerecht im Moodle-Bereich der Übung hochzuladen.
Für Rechenbeispiele sind dabei die schriftlich vorbereiteten Unterlagen an der Tafel erlaubt. Die Computerbeispiele sind ohne Hilfsmittel zu demonstrieren.Update Covid-19: Während der Home-Learning-Phase sind die Beispiele schriftlich auszuarbeiten und fristgerecht im Moodle-Bereich der Übung hochzuladen.
Minimum requirements and assessment criteria
Es besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht in den Präsenzeinheiten. Bei mehr als drei Fehleinheiten pro Semester wird die Lehrveranstaltung negativ beurteilt.
Die Beurteilung erfolgt auf Basis des Anteils an gekreuzten (und gültigen) Beispielen. Ein Kreuzchen ist gültig, wenn der/die Studierende in der entsprechenden Einheit anwesend war, und somit zur Demonstration des Beispiels ausgewählt werden konnte. Im Krankheitsfall können Beispiele schriftlich nachgereicht werden, solange ein ärztliches Attest für die Einheit vorliegt. Wird ein/e Studierende/r zur Demonstration eines gekreuzten Beispiels aufgerufen und hat dieses Beispiel nicht oder nur unzureichend vorbereitet, wird die Gesamtnote um einen Grad herabgesetzt.
Die Note ergibt sich durch folgenden Beurteilungsschlüssel (% der gültigen gekreuzten Beispiele an allen Beispielen des Semesters):
unter 60%: Nicht genügend (5)
ab 60%: Genügend (4)
ab 70%: Befriedigend (3)
ab 80%: Gut (2)
ab 90%: Sehr gut (1)
Zum Erreichen einer positiven Beurteilung sind daher mindestens 60% nötig.Update Covid-19: Während der Home-Learning-Phase sind die gekreuzten Aufgaben schriftlich auszuarbeiten und abzugeben. Gekreuzte Aufgaben sind dann gültig, wenn ein nachvollziehbarer, vollständiger Lösungsweg abgegeben wurde.
Die Beurteilung erfolgt auf Basis des Anteils an gekreuzten (und gültigen) Beispielen. Ein Kreuzchen ist gültig, wenn der/die Studierende in der entsprechenden Einheit anwesend war, und somit zur Demonstration des Beispiels ausgewählt werden konnte. Im Krankheitsfall können Beispiele schriftlich nachgereicht werden, solange ein ärztliches Attest für die Einheit vorliegt. Wird ein/e Studierende/r zur Demonstration eines gekreuzten Beispiels aufgerufen und hat dieses Beispiel nicht oder nur unzureichend vorbereitet, wird die Gesamtnote um einen Grad herabgesetzt.
Die Note ergibt sich durch folgenden Beurteilungsschlüssel (% der gültigen gekreuzten Beispiele an allen Beispielen des Semesters):
unter 60%: Nicht genügend (5)
ab 60%: Genügend (4)
ab 70%: Befriedigend (3)
ab 80%: Gut (2)
ab 90%: Sehr gut (1)
Zum Erreichen einer positiven Beurteilung sind daher mindestens 60% nötig.Update Covid-19: Während der Home-Learning-Phase sind die gekreuzten Aufgaben schriftlich auszuarbeiten und abzugeben. Gekreuzte Aufgaben sind dann gültig, wenn ein nachvollziehbarer, vollständiger Lösungsweg abgegeben wurde.
Examination topics
Immanenter Prüfungscharakter (Anwesenheitspflicht!) Aufgaben, die ins
Netz gestellt werden, sollen von Studierenden vorbereitet werden.
Netz gestellt werden, sollen von Studierenden vorbereitet werden.
Reading list
Wird in der dazugehörigen Vorlesung bekanntgegeben.
Association in the course directory
70413
Last modified: Mo 07.09.2020 15:21
Folgende Themen werden behandelt:
• Bedeutung der Statistik für die Psychologie
• Beschreibung von Daten: Aufbereitung und Darstellung von Daten mittels Tabellen, Grafiken und statistischen Kenngrößen (Deskriptivstatistik)
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Kombinatorik
• Schliessen von einer Stichprobe auf die Population, Logik der Hypothesentestung, wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und statistische Tests (Inferenzstatistik)
• Beziehungen zwischen psychologischen Merkmalsausprägungen (Korrelation, Regression)