Wissenschaftliche & empirische Methoden

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Einführung

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden sind in der Lage:
• Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens zu beschreiben und anzuwenden
• Fachliteratur zu recherchieren, zu bewerten und zu zitieren
• wissenschaftliche Methoden der Literaturanalyse darzustellen und anzuwenden
• Konzepte und Methoden der deskriptiven und explorativen Statistik zu beschreiben und anzuwenden
• eigenständig Datensätze zu analysieren, zu strukturieren sowie Informationen darzustellen und kritisch zu evaluieren

Voraussetzungen laut Lehrplan

Blended Learning

Lehrinhalte

Wissenschaft und wissenschaftlichem Arbeiten
• Wissenschaft und wissenschaftliche Sprache
• Literaturrecherche
• Zitation und Quellenarbeit
• Vermeidung von Plagiaten

Datenanalyse:
• statistische Merkmale und Variablen
• uni- und multivariate Deskription und Exploration von Daten
• Korrelations- und Regressionsanalysen
• Grundlegende Programmierkenntnisse zur Datenaufbereitung
• Analyse und Darstellung von Informationen aus Datensätzen

Das Modul beinhaltet 25% Übungen. Diese Lehrform findet in Kleingruppen statt.

empfohlene Fachliteratur

• Heisen, M. R. und M. Theisen, 2017. Wissenschaftliches Arbeiten: erfolgreich bei Bachelor- und Masterarbeit. München: Franz Vahlen
• Weiz, E., 2018. Konkrete Mathematik (nicht nur) für Informatiker. Mit vielen Grafiken und Algorithmen in Python. Wiesbaden: Springer
• Fahrmeir, L., R. Künstler, I. Pigeot, I. und G. Tutz, 2012. Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. 7. Auflage. Berlin: Springer
• Fahrmeir, L., Kneib, T. & Lang, S., 2009. Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. 2. Auflage. Berlin: Springer
• Ross, S., M., Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. 3. Auflage. Spektrum Akademischer Verlag