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Veranstaltungsbeschreibung

223021c Statistik

Zuletzt geändert:24.09.2020 / Zöllner
EDV-Nr:223021c
Studiengänge: Medienwirtschaft (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Sozialwissenschaftliche Grundlagen Medienwirtschaft 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
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul: Die Lehrveranstaltung "Statistik" behandelt en détail Auswertungsverfahren für quantitative (numerische) Daten. Deren Erhebungsverfahren sind Thema der Lehrveranstaltung "Methoden der empirischen Sozialforschung", Anwendungsfelder und weiterführende Modelle finden sich in der Vorlesung "Psychologie". Insgesamt handelt es sich bei der Statistik um wesentliches Rüstzeug für ein tieferes Verständnis der Medienwirtschaft.
Prüfungsform:
Bemerkung zur Veranstaltung: Deutsch
Beschreibung: Hinweis: Diese Vorlesung wird im Wintersemester 2020/21 weitestgehend remote (via Zoom) stattfinden. Bitte registrieren Sie sich auch im Moodle-Kurs, der zu dieser Lehrveranstaltung angeboten wird! Der Plan: Wir machen keine 90-minütigen Zoom-Sitzungen, sondern es gibt Folien- und Audio-Downloads - voraussichtlich ergänzt um kürzere Zoom-Schalten, in denen der Dozent Fragen beantworten wird (Einladungen folgen).
Und noch ein Hinweis: In der ersten Semesterhälfte beschäftigen wir uns 4-stündig mit den "Methoden der empirischen Sozialforschung", in der zweiten Semesterhälfte dann 4-stündig mit "Statistik". Das hat sich didaktisch hervorragend bewährt, da die beiden Vorlesungen aufeinander aufbauen. Sie müssen beide Vorlesungen belegen.

Die Vorlesung "Statistik" vermittelt anhand praktischer Beispiele die Grundlagen der 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,
  • 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: Springer VS. [Download des E-Books über die HdM-Bibliothek!]
    Buttler, Günter; Fickel, Norman (2002): Einführung in die Statistik. Reinbek: Rowohlt.
    Diekmann, Andreas (2017): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 11. Aufl. Reinbek: Rowohlt.
    Kromrey, Helmut; Roose, Jochen; Strübing, Jörg (2016): Empirische Sozialforschung. Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung mit Annotationen aus qualitativ-interpretativer Perspektive. 13. Aufl. Konstanz/München: UVK/Lucius & Lucius. [Download des E-Books über die HdM-Bibliothek!]
    Rumsey, Deborah (2003): Statistics for dummies. Hoboken, N.J.: Wiley.
    Salkind, Neil J. (2017): Statistics for people who (think they) hate statistics. 6th ed. Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington; Melbourne: Sage.
    Uhlemann, Ingrid Andrea (2015): Einführung in die Statistik für Kommunikationswissenschaftler. Deskriptive und induktive Verfahren für das Bachelorstudium. Wiesbaden: Springer VS. [Download des E-Books über die HdM-Bibliothek!]

    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...
    Aber wenn Sie schon SPSS anwenden möchten, dann schauen Sie doch einmal in die schönen Video-Tutorials/Screencasts, die Marko Bachl ("SPSS Shorties") auf YouTube hochgeladen hat. Und wenn Sie mal auf R umsteigen wollen (open source!), zeigt Mario Haim, wie's geht ("wegweisR"). Smart!
    Ergänzende nützliche (aber auch kritische) Hinweise zu statistischen Auswertungen mit Excel hier [© Dennis List, Audience Dialogue].
    Warum Sie keine Tortengrafikschlachten veranstalten sollten (jedenfalls nicht immer), schreibt Sven Hamberg im Funnel Blog: Why you shouldn’t use pie charts - Tips for better data visualization. We agree.
    Was Statistik kann und soll und wie das mit Big Data und KI zusammenhängt, erklärt Professorin Hannah Fry ganz wunderbar und spannend in diesem Artikel im New Yorker vom 02.09.2019: What statistics can and can't tell us about ourselves.
    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)?
    Verstanden

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