NummerT028LeitungStefanie Feiler, stefanie.feiler@fhnw.chECTS3.0UnterrichtsspracheDeutschLernziele/KompetenzenStudierende….
- verstehen, wie Daten klassifiziert und visualisiert werden können und verstehen statistische Kennzahlen, wie Mittelwert, Varianz, Median und Boxplot, sowie ausgewählte Häufigkeitsverteilungen (2 verstehen)
- können die elementaren Rechenregeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie die Umsetzung durch Baumdiagramme anwenden (3 anwenden)
- können unterschiedlichen Methoden, wie der Kovarianz, der Korrelation und der linearen Regression, zum Vergleich zweier Stichproben anwenden (3 anwenden)
- können Excel als Werkzeug zur Aufbereitung und Visualisierung von Daten anwenden (2 anwenden)
- Können die theoretischen Konzepte der beschreibenden Statistik in Excel an Praxisbeispielen anwenden (3 anwenden)
InhaltAufbereitung von Daten
- Mess-Skalen
- Metrische Skala: Intervall-, Verhältinisskala
- Nicht-metrische Skalen: Nominal-, Ordinalskala
- Visualisierungen
- Balken-, Kreisdiagramme, Histogramm
- Boxplot
- Quantilplot
Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Ereignisse
- Rechenregeln und Baumdiagramme
Statistische Kennzahlen einer Stichprobe (univariat):
- Häufigkeitsverteilungen: absolut, relativ, Klassenbildung
- Lageparameter: Mittelwert, Median, Modus
- Streuungsparameter: Varianz und Standardabweichung
- Quantile
Vergleich von zwei Stichproben (bivariat):
- Kreuztabellen, Kontingenztafeln
- bedingte Häufigkeiten; Unabhängigkeitstabelle
- χ2-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient
- Korrelation
- Korrelationskoeffizient: Pearson, Spearman
- Streudiagramm
- lineare Regression
Beschreibung diskreter Daten durch stetige Funktionen:
- Polynom-Interpolation
- Approximation durch nicht-lineare Funktionen
- Daten-Transformation
Praktisches Arbeiten mit Excel und weiterer Software
- Basisfunktionen zum Rechnen in Tabellen
- Datenerfassung und -kontrollen
- Graphische Darstellungen zur Visualisierung von Ausgangsdaten, Zwischen- und Endergebnissen
- Einsatz des Funktionsassistenten, v.a. von statistischen Funktionen
- Einsatz von internen Software-Funktionen zur Datenauswertung
Erforderliche VorkenntnisseEintrittsmodulBibliographie/Literatur- Vorlesungsfolien und Übungen
- Aitken/Broadhurst/Hladky: «Mathematics for Biological
Scientists», Garland Science, 2010
- Hedderich/Sachs: «Angewandte Statistik», Springer-Verlag, 2016
- Pruscha: «Statistisches Methodenbuch», Springer-Verlag, 2006
- Mittag: «Statistik», Springer-Verlag, 2017
- Keller: «Mathematik in den Life Sciences», utb-Verlag, 2011
- Triola: «Elementary Statistics Using Excel», Pearson-Verlag, 2018
ModultypAssessment für Studienrichtung Bioanalytik und Zellbiologie
Studienrichtung Chemie
Studienrichtung Pharmatechnologie
Lehr- und LernmethodenVorlesung mit integrierten (Computer-)Übungen
Übungsbearbeitung allein oder in der Gruppe
Aufarbeitung im Mathe-Zentrum
Leistungsbewertunggemäss Modulverzeichnis in der aktuellen StuPOAnschlussmodule/-kurse- Angewandte Statistik in den Life Sciences
- Automatisierung und Digitalisierung
- Erweiterte mathematische Grundlagen - Analysis und induktive Statistik
Bemerkungen1 x 4 Lektionen / Woche
KW 38 bis 47 (10 Wochen im Herbst-Semester) 
