Lehrveranstaltung

Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 3
Praesenzveranstaltung, Für Hörer/-innen aller Fakultäten, Prüfungsleistung: Portfolio; gehört zum Modul Data Literacy (ZfSskFS20-01a)
Zeit und Ort: Einzeltermine am 14.6.2025, 21.6.2025, 28.6.2025, 5.7.2025 9:00 - 15:00, LS10 - R.26/27 MAC
Vorbesprechung: 16.5.2025, 14:00 - 15:30 Uhr, Raum LS10 - R.26/27 MAC
Bemerkung zu Zeit und Ort: Alle ZUGELASSENEN Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden nach dem Ende der 1. Anmeldephase am 09.04.2025 mit weiteren Informationen durch ihre Lehrkräfte versorgt. Bitte halten Sie sich über Ihre stu-Mail auf dem Laufenden.

Studienfächer / Studienrichtungen

Profil-FE ab 3 (ECTS-Credits: 3)

Voraussetzungen / Organisatorisches

Nähere Informationen über das Anmeldeverfahren mit dem Anmeldesystem HISinONE finden Sie unter http://www.zfs.uni-kiel.de/de/studierende/anmeldung

Voraussetzungen für Ihre Teilnahme:

1. Zulassung im HISinONE (Status „zu - zugelassen“)

2. Ihre Teilnahme an einer Informationsveranstaltung, bei der inhaltliche und organisatorische Fragen zum Seminar abgesteckt werden und zum Einreichen eigener Themen / Arbeiten aufgefordert wird. Für die Datenanalyse wird das Programm R (Rstudio) eingesetzt, das auf dem eigenen Rechner (Laptop) installiert werden muss.

3. Ihre Teilnahme an einer Vorbesprechung, bei der ausgewählte Themen / Projekte vorgestellt werden, die im Seminar unter methodischen Aspekten (vgl. unter Inhalt) diskutiert und bearbeitet werden können. Sind Sie bei dieser ersten Sitzung verhindert, kann Ihr Platz anderweitig vergeben werden, sofern Sie nicht vor dem Termin bestätigt haben, dennoch an der Veranstaltung teilzunehmen.

4. Ihre Prüfungsanmeldung

Nachrückverfahren: In der Nachrückphase (Termine werden online bekanntgegeben) werden im HISinONE freie bzw. frei gewordene Plätze nach der Reihenfolge der Anmeldung vergeben.

Prüfungsanmeldung online im Anmeldezeitraum
Modul Data Literacy (ZfSskFS20-01a))
Modulnummer im Prüfungssystem: 27000
Prüfungsnummer im Prüfungssystem 27010

Inhalt

Methodischer Zugang zur systematischen Datenanalyse mit Verfahren der angewandten Statistik anhand ausgewählter Themen / Projekte: Fragestellung (Ziel)

Daten aus Beobachtungen und Messungen
statistische Beschreibung von Stichproben (Deskription) und Darstellung von statistischen Ergebnissen mit Grafiken
Schätzen und Testen
Modellbildung - R Grundlagen

Lernziele:

Die Studierenden sind in der Lage,
Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden zu können,
Daten erheben, aufbereiten (und auswerten) zu können,
Ergebnisse darstellen, erläutern und interpretieren zu können

Empfohlene Literatur

Hedderich, J., Sachs, L., Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R, 15. Aufl., Springer: Heidelberg, 2016

Zusätzliche Informationen

Erwartete Teilnehmerzahl: 30



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