Inhalt
| Kommentar |
<;p>;Veranstaltungsart: fakultatives Wahlfach<;/p>;<;p>;Benotung: ohne Benotung und Leistungsnachweis<;/p>;<;p>;SWS: 2<;/p>;<;p>;Zeitraum: montags, wöchentlich<;/p>;<;p>;Uhrzeit: 18.15 – 19.45 Uhr<;/p>;<;p>;Anzahl Termine: 12<;/p>;<;p>;Veranstaltungstermine: 17.04.2023, 24.04.2023, 8.05.2023, 15.05.2023, 22.05.2023, 5.06.2023, 12.06.2023, 19.06.2023, 26.06.2023, 3.07.2023, 10.07.2023, 17.07.2023<;span id="divtagdefaultwrapper" style="font-size: 12pt;">;<;/span>;<;/p>;<;p>;Form: Im SS 2023 via Teams <;/p>;<;p>; <;/p>;<;p>;Für viele ist das Verfassen ihrer Abschlussarbeit/Dissertation eine besondere Herausforderung, da sie zumeist neben Vorlesungen, Prüfungen und dem klinischen Alltag verfasst werden muss. Oft fehlt das notwendige methodische und statistische Wissen um eine empirische Arbeit zu verfassen und Lehrveranstaltungen diesbezüglich gab es nur wenige und diese liegen lange zurück. Der Methoden- und Ergebnisteil ist aber von zentraler Natur und auch in der Gesamtbeurteilung gewichtig. Zentrale Inhalte sind daher<;/p>;<;ul>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Statistische Grundlagen: Wie groß muss meine Stichprobe sein und welches ist die angemessene Methode<;/span>;<;/span>;<;/li>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Von Design über sample zu statistical analysis – Bausteine einer jeden Arbeit/eines jeden Artikels <;/span>;<;/span>;<;/li>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Klassieren von Daten, Häufigkeitsverteilungen und Maßzahlen<;/span>;<;/span>;<;/li>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Analyse von SPSS-Outputs gängiger Verfahren (parametrische und non-parametrische Verfahren, Korrelationen, ANOVA, Regression…) mit IBM SPSS <;/span>;<;/span>;<;/li>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Was tun bei Verletzungen von Voraussetzungen von Verfahren?<;/span>;<;/span>;<;/li>;<;li style="margin-left: 8px; font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;<;span style="font-style: inherit; font-weight: inherit;">;Wie und welche Ergebnisse dieser Analysen werden wie verschriftlicht?<;/span>;<;/span>;<;/li>;<;/ul>;<;p>;Anmeldung: Anmeldung erfolgt via E-Mail und bitte unter Angabe von<;/p>;<;ul>;<;li>;Vorname und Name:<;/li>;<;li>;Student/in oder Doktorand/in oder wiss. Mitarbeiter/in<;/li>;<;li>;aktueller bzw. absolvierter Studiengang:<;/li>;<;li>;Semester:<;/li>;<;li>;Matrikelnummer:<;/li>;<;li>;Statistische Vorkenntnisse:<;/li>;<;li>;Bevorzugte E-Mail-Adresse: (Sie sollten über diese erreichbar sein, auch Teams-Einladungen und E-Mails mit Anhängen [z. B. Power-Point-Präsentationen der Veranstaltung] empfangen können)<;/li>;<;/ul>;<;p>;an jens.joas@uks.eu<;/p>; |
| Literatur |
Literatur, die Sie bei Bedarf hinzuziehen können.
Als Überblickswerke Statistik würde ich empfehlen:
- Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftlicher (7. Aufl.)
- Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.)
Als Überblickswerke bez. Methoden, Forschungstheorie und -planung würde ich empfehlen:
- Döring, N. & Bortz, J. (2015). Forschungsmethoden und Evaluation in den Human- & Sozialwissenschaften (5. Aufl.)
- Schnell, R., Hill, P. B, & Esser, E. (2018). Methoden der empirischen Sozialforschung (11. Aufl.)
Sollten Sie überlegen mit R zu arbeiten
- Luhmann, M. (2020). R für Einsteiger (5. Aufl.)
Noch eine Bitte: Greifen Sie auf diese Werke ausschließlich in ihrer aktuellsten Version/Auflage zu, da ansonsten fehlerbehaftet und nicht mehr dem aktuellen Stand der Forschung und Publikationen folgend.
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| Voraussetzungen |
Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, werden aber ggf. berücksichtigt. |
| Lerninhalte |
v Statistische Grundlagen: Wie groß muss meine Stichprobe sein und welches ist die angemessene Methode?
v Von Design über sample zu statistical analysis – Bausteine einer jeden Arbeit/eines jeden Artikels
v Klassieren von Daten, Häufigkeitsverteilungen und Maßzahlen
v Analyse von SPSS-Outputs gängiger Verfahren (parametrische und non-parametrische Verfahren, Korrelationen, ANOVA, Regression…) mit IBM SPSS
v Was tun bei Verletzungen von Voraussetzungen von Verfahren?
v Wie und welche Ergebnisse dieser Analysen werden wie verschriftlicht? |
| Zielgruppe |
Interessierte Studenten*innen, Doktoranden*innen, wissenschaftliche Mitarbeiter*innen der Medizin, Psychologie und Pädagogik |
