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Einführung in die Statistik - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Veranstaltungsnummer 5220050
Semester SoSe 2016 SWS 4
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Do. 08:00 bis 12:00 wöch 1.302 (PC-Pool)
Stockwerk: 3. OG


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Universitätsgebäude am Hegelplatz - Dorotheenstraße 24 (DOR 24)

Außenbereich eingeschränkt nutzbar Innenbereich nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Knöferle findet statt     25
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Knöferle, Pia , Prof. Dr. phil. verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Deutsch als Fremdsprache Hauptfach ( POVersion: 2007 )   3 -  
Master of Arts  Deutsch als Fremdsprache Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   3 -  
Master of Arts  Historische Linguistik Hauptfach ( POVersion: 2007 )   2 -  
Master of Arts  Historische Linguistik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   2 -  
Master of Arts  Linguistik Hauptfach ( POVersion: 2007 )   2 -  
Master of Arts  Linguistik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   2 -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Sprach- und literaturwissenschaftliche Fakultät, Institut für deutsche Sprache und Linguistik
Inhalt
Kommentar

Dieser Kurs bietet eine Einführung in Experiment-Design und Statistik. Es werden verschiedene Designs und dazugehörige inferenzstatistische Auswertungsverfahren besprochen. Dazu gehören beispielsweise der t-Test, der chi-square Test, und multivariate Varianzanalyse (ANOVA). Dieser Kurs beinhaltet die praktische Anwendung der theoretischen Kenntnisse. Mit Hilfe eines computergestützten Statistik-Programms werden die TeilnehmerInnen anhand von Übungsbeispielen mit der Auswertung statistischer Daten vertraut gemacht.

Am Ende des Kurses sollten TeilnehmerInnen:
- einen Überblick über mögliche Auswertungsverfahren in Abhängigkeit von Design und Datentyp gewonnen haben
- die Vorraussetzungen der besprochenen Auswertungsverfahren nennen und erklären können
- in der Lage sein in Abhängigkeit von Datentyp und Design passende Auswertungsverfahren auszuwählen
- wichtige Auswertungsverfahren erläutern können
- in der Lage sein für Beispiel-Datensätze grundlegende Teststatistiken selbst zu bestimmen und durchzuführen

Literatur

Field, A. (2009) Discovering statistics using SPSS. London: Sage Publications.
Useful additional information: http://www.uk.sagepub.com/field3e/main.htm

 

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2016. Aktuelles Semester: SoSe 2024.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin