Statistik Datenanalyse,

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intermediate

Das Modul Datenanalyse erweitert die Kenntnisse der Statistik in Bezug auf die konkrete Anwendung in der Praxis. Es werden neben theoretischen Grundlagen Methoden und Instrumente der Datenanalyse und -visualisierung bereitgestellt und auf ihre Anwendbarkeit hin beurteilt.

Einführung, Grundlagen:

• Statistische Grundbegriffe
• Ausreisseranalyse
• Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Verteilungen

Untersuchungsplanung und –design:

• Beispiele für mögliche Fragestellungen, Analyse-Planung
• Methodenberatung zur Datenanalyse: Potenziale und Limitationen
• Datenaufbereitung und -visualisierung

Zufallsgrössen und Verteilungen:

• Diskrete Verteilungen
• Normalverteilung
• Tests auf Verteilung
• Unabhängigkeitstests

Varianzanalyse:

• Einführung, Beispiele für möglichen Fragestellungen
• Einfaktorielle Varianzanalyse
• Test gegen angenommene Varianz
• Konfidenzintervall für Schätzwerte
• Cochran-Test

Parameterfreie (verteilungsfreie) Tests:

• Vorzeichentest nach Dixon-Mood
• Run-Test mach Wallis-Moore

Korrelations- und Regressionsanalyse:

• Grundlagen der Korrelationsanalyse
• Korrelations- und Determinationskoeffizient
• Einfache lineare Regression

Zeitreihenanalyse:

• Zerlegung einer Zeitreihe in Komponenten
• Schätzung und Elimination des Trends
• Schätzung und Elimination der Saisonkomponente
• Prognose

Die Studierenden festigen und vertiefen statistische Grundlagen, die für Anwendung der Instrumente der Datenanalyse notwendig sind.

Die Studierenden kennen einschlägige Datenanalyse-Instrumente, insbesondere deren Potenziale und Limitationen in Bezug auf konkrete Forschungsfragestellungen, und sind in der Lage, eine Untersuchung zu konzipieren und zu planen. Die Studierenden können Methoden der Datenaufbereitung und –visualisierung anwenden.

Die Studierenden verstehen das Konzept eines Hypothesentests und können die Methode auf verschiedenen Fragestellungen und Testmethoden anwenden.

Die Studierenden verstehen statistische Verteilungen und können basierend auf Daten das Vorliegen bestimmter Verteilungen anhand ausgewählter Methoden überprüfen.

Die Studierenden verstehen das Konzept der einfachen Regression und wenden die zugehörigen Methoden auf entsprechende Fragestellungen an.

Die Studierenden kennen die Einsatzmöglichkeiten der Varianzanalyse und sind in der Lage, Ergebnisse der einfaktoriellen Varianzanalyse zu interpretieren.

Die Studierenden erlernen die Methode der Zeitreihenanalyse und sind in der Lage, Trends zu schätzen, Prognosen anzustellen und Einflussfaktoren für die Vorhersagegenauigkeit zu beurteilen.

Die Studierenden kennen das Konzept der Ausreisseranalyse und können das Verfahren nach Grubbs anwenden.

Statistik Grundlagen (stagl)

MSP