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Veranstaltungsbeschreibung

223021c Statistik

Zuletzt geändert:26.06.2017 / Zöllner
EDV-Nr:223021c
Studiengänge: Medienwirtschaft (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Sozialwissenschaftliche Grundlagen Medienwirtschaft (Zulassung ab WS 14/15) in Semester 2
Häufigkeit: immer
Dozent: Prof. Dr. Oliver Zöllner
Sprache: Deutsch
Art: -
Umfang: 2 SWS
ECTS-Punkte: 3
Workload: 2 SWS / 3 ECTS = 90 Zeitstunden. Im Einzelnen: 15 Termine zu je 2 SWS = 22,5 Zeitstunden; Vor- und Nachbereitung: 15 Termine zu je 3 Zeitstunden = 45 Zeitstunden; Klausurvorbereitung: 4 Tage zu je 5 Zeitstunden = 20 Zeitstunden. Gesamter Zeitaufwand (Workload) = ca. 90 Zeitstunden
Prüfungsform:
Beschreibung: Diese Vorlesung vermittelt anhand praktischer Beispiele die Grundlagen der empirischen Sozialforschung (Datenerhebung) sowie deskriptiven Statistik und Anfangsschritte der induktiven Statistik (Datenanalyse). Die wesentlichen Arbeitsschritte zur Durchführung einer empirischen Studie werden dargelegt, ebenso die zentralen statistischen Verfahren zur Datenaufbereitung und -prüfung.

Im Detail:

I. EINFÜHRUNG
- Was ist Statistik, wozu, warum?
- grundlegende Terminologie
II. DESKRIPTIVSTATISTIK
- grafische Darstellung von Daten
- Maße der zentralen Tendenz: Modus, Median, arithmetisches Mittel
- Maße der Streuung (Variabilität): Spannweite, Standardabweichung, Varianz
- grundlegende Konzepte: Normalverteilung, Validität, Reliabilität
III. INFERENZSTATISTIK
- Wahrscheinlichkeit (Probabilität): Standardwerte, Irrtumwahrscheinlichkeit, Konfidenzintervall, Hypothesentest, Signifikanz
- Korrelation und Regression
Optional:
IV. NONPARAMETRISCHE STATISTIK
- Chi-Quadrat- (χ²-)Test

Die Studierenden werden nach Abschluss des Modulteils
- die Grundlagen der deskriptiven und von Teilen der induktiven Statistik erworben haben,
- die Methoden der empirischen Sozialforschung verständig einsetzen können,
- grundlegende Kenntnis von Stichprobentheorie, vom Ablauf von Untersuchungen und von angemessener Skalierung haben,
- ein Bewusstsein für Messprobleme und empirische Verteilungen entwickelt haben,
- Kenntnis relevanter statistischer Kenngrößen und Maße haben,
- Daten, Tabellen und Grafiken sicher analysieren und interpretieren sowie Darstellungen und Daten kritisch hinterfragen können,
- eigene empirische Erhebungen (z. B. Befragungen) kompetent planen und durchführen können,
- Fachbegriffe (auch englische) sicher verwenden können.
English Title: Statistics
Literatur: Babbie, Earl (2011): Introduction to social research. 5th (international) ed. Belmont: Wadsworth.
Brosius, Hans-Bernd; Koschel, Friederike; Haas, Alexander (2016): Methoden der empirischen Kommunikationsforschung. Eine Einführung. 7. Aufl. Wiesbaden: VS.
Buttler, Günter; Fickel, Norman (2002): Einführung in die Statistik. Reinbek: Rowohlt.
Diekmann, Andreas (2008): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 19. Aufl. Reinbek: Rowohlt.
Kromrey, Helmut (2006): Empirische Sozialforschung. Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung. 11. Aufl. Stuttgart: Lucius & Lucius.
Rumsey, Deborah (2003): Statistics for dummies. Hoboken, N.J.: Wiley.
Salkind, Neil J. (2004): Statistics for people who (think they) hate statistics. 2nd ed. Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage.
Uhlemann, Ingrid Andrea (2015): Einführung in die Statistik für Kommunikationswissenschaftler. Deskriptive und induktive Verfahren für das Bachelorstudium. Wiesbaden: SpringerVS.

Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.
Internet: Eine Übersicht über Statistik-Software (darunter auch diverse kostenlose!) finden Sie hier. Es gibt mehr als nur SPSS...
Ergänzende nützliche (aber auch kritische) Hinweise zu statistischen Auswertungen mit Excel hier [© Dennis List, Audience Dialogue].
Tabelle mit Standardwerten der Normalverteilung und den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten hier [© Hans-Jürgen Andreß, Universität des Saarlandes].
Ein echtes Schmankerl ist Tyler Vigens Website mit wundersamen, haarsträubenden Korrelationen aus dem Alltag: Spurious Correlations, absolutely. Wussten Sie zum Beispiel, dass der Konsum von Margarine im US-Bundesstaat Maine sehr stark mit der dortigen Scheidungsrate korreliert (r = 0,992558)?

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