220062 VO METH: VO STADA Statistical Data Analysis (2018S)
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Details
Language: German
Examination dates
- Thursday 28.06.2018 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 06.09.2018 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 29.11.2018 15:00 - 16:30 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 31.01.2019
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 15.03. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 22.03. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 12.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 19.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 26.04. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 03.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 17.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 24.05. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 07.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 14.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Thursday 21.06. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Information
Aims, contents and method of the course
Um systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge in unseren Forschungsgebieten treffen zu können, benötigen wir die Statistik. Statistische Datenanalyse ist dabei nie Selbstzweck, sondern immer Mittel zum Zweck, um eine substantielle Forschungsfrage zu beantworten. Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Zusammenhänge zu verstehen und sie erlernen, erste Analysen mit den Programm SPSS selbst durchzuführen. Die Vorlesung wird durch Übungen begleitet, in denen das Gelernte eingeübt und vertieft wird.
Assessment and permitted materials
schrifliche MC Prüfung
Minimum requirements and assessment criteria
regelmäßiger Besuch der Vorlesung, eigenständiges Nacharbeiten relevanter Literatur
Examination topics
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Reading list
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39