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230092 UE Statistics 2 (2020W)

Übung

3.00 ECTS (1.50 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

Details

max. 40 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Update 2.11.2020: bis auf weiteres Umstellung auf digitale Lehre. Detailinformationen im Moodlekurs der Lehrveranstaltung.
Update 15.12.2020: Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende.
Update 8.1.2021: Ersatz-/Wiederholungstermin für Abschlussprüfung am 4.2.2021

Thursday 08.10. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
Hybride Lehre
Thursday 15.10. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
Hybride Lehre
Thursday 29.10. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
Hybride Lehre
Thursday 05.11. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 12.11. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 26.11. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 03.12. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 10.12. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 17.12. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 07.01. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 14.01. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 21.01. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 28.01. 18:30 - 20:00 Digital
Thursday 04.02. 18:30 - 20:00 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik 2 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen.

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Grenzwertsätze
- Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte
- Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle
- Statistische Hypothesentests
- Ein- und Zwei-Stichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte
- Kontingenztabellen (mit statistischen Tests)
- Einfache lineare Regression (mit statistischen Tests)
- Anwendungen der Inhalte in SPSS

Die Anwendung bzw. Berechnung wird anhand von Beispielen demonstriert. Die Inhalte werden als Folien mit Audio-Stream bzw. durch Musterbeispiele und Anleitungen zur Verfügung gestellt. In weiterer Folge werden die Inhalte von den Studierenden durch die selbständige Bearbeitung von Hausübungs-Beispielen geübt. Dabei werden die Lösungen kürzerer Beispiele an der Tafel präsentiert und diskutiert. Alternativ ist die Ausarbeitung von Musterlösungen durch Studierende möglich, die dann nach einer Feedback-Schleife allen Mitstudierenden zur Verfügung gestellt werden. Zusätzlich wird es umfangreichere Beispiele mit längeren Bearbeitungsfristen (Abgabebeispiele) geben, die schriftlich oder online abgegeben werden können.
Am Ende des Semesters findet eine online-Prüfung über den Semeserstoff statt.

Grundsätzlich ist die Lehrveranstaltung als hybrides Modell geplant. Dabei wechseln sich Online- und Präsenzphase ab. In der Online-Phase erarbeiten sich Studierende die Inhalte anhand der Unterlagen und bereiten gegebenenfalls Hausübungen vor. In den Präsenzeinheiten werden die Hausübungen präsentiert und besprochen, sowie mögliche Fragen zu den Inhalten diskutiert.

Fragen/Diskussionen sind auch über ein Forum in moodle jederzeit möglich.

Assessment and permitted materials

1.) Hausübungsbeispiele:
- Kurze Beispiele zur Präsentation und Interpretation in den Einheiten (Update 2.11.2020: Präsentation in den digitalen Einheiten - nach Voranmeldung über moodle)
- Ausarbeitung von Musterlösungen für die Mitstudierenden
- Umfangreichere Beispiele zur schriflichen Abgabe

2.) Prüfung am Semesterende
- Online-Prüfung (in moodle)
- Beliebige Unterlagen sind als Hilfsmittel erlaubt
- Einmalige Verbesserungsmöglichkeit - das bessere Ergebnis wird gewertet

Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

Minimum requirements and assessment criteria

Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung (insgesamt maximal 120 Punkte):

1.) Hausübungen
- Kürzere Beispiele bis zur nächsten Einheit (Präsentation in der digitalen Einheit bzw. Erstellung von Musterlösungen)
- Insgesamt 4 Abgabebeispiele (maximal 10 Punkte pro Abgabebeispiel).
Die Punkte aus den wöchentlichen Beispielen und Abgabebeispielen werden addiert, wobei in Summe höchstens 60 Punkte aus dem Hausübungsteil in die Gesamtnote einfließen.

2.) Online-Prüfung (6 Beispiele à maximal 10 Punkte)
- Für die Prüfung sind ein Haupt- und ein Ersatz-/ bzw. Verbesserungstermin vorgesehen. Gewertet wird bei zwei Versuchen das bessere Ergebnis.
Aus dem Prüfungsteil fließen höchstens 60 Punkte in die Gesamtnote ein.

Für die Gesamtbewertung werden die erreichten Punkte aus Hausübungen und Prüfung addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.

Notenschlüssel (auf Basis der Gesamtpunkte):
unter 60 Punkte: Nicht genügend
ab 60 Punkte: Genügend
ab 70 Punkte: Befriedigend
ab 80 Punkte: Gut
ab 90 Punkte: Sehr gut

Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht! Dies gilt auch, falls diese als Online-Einheit durchgeführt wird.

Examination topics

- Rechenbeispiele in Anlehnung an die in der Übung behandelten Themen (Inhalte gekoppelt an VO Statistik 2)
- Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
- Interpretation von vorgegebenen SPSS-Outputs
- Kenntnisse der in der Übung vermittelten Verfahren/Inhalte

Reading list

Vorlesungsinhalte aus dem WiSe2020 (VO Statistik 2)
Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik 2 bzw. moodle

Begleitende Materialien zur Übung werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.

Association in the course directory

in 505: BA M2 Statistik 2

Last modified: Tu 12.01.2021 13:49