Am Ende der Lehrveranstaltung können die Studierenden:

• Einschränkungen in der Aussagekraft von deskriptiven Datenanalysen und deren Ergebnissen unter Berücksichtigung von inhaltlichen Fragestellungen identifizieren.
• grundlegende deskriptiv-statistische Verfahren unter Berücksichtigung der Dateneigenschaften kompetent anwenden,
• zur Beantwortung vorgegebener inhaltliche Fragestellung geeignete statistische Verfahren auswählen,
• statistische Kennziffern und Grafiken interpretieren und in geeigneter Weise selbst erstellen,
• die Relevanz und Notwendigkeit statistischer Informationsverarbeitung im Rahmen des wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Prozesses begründen,
• Grundlegende Konzepte und Verfahren der beschreibenden Statistik nennen,

keine

• Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Binomialverteilung, Normalverteilung
• Wahrscheinlichkeitsbegriff, Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
• Lorenzkurve und Gini-Koeffizient, Konzentration und Verhältnisindexzahlen, Indizes
• Bivariate deskriptiv-statistische Verfahren: Korrelations- und Regressionsanalyse, Kontingenzanalyse (inkl. Chi2-Test)
• Univariate deskriptiv-statistische Verfahren: Häufigkeiten und Häufigkeitsverteilungen, grafische Darstellung von Daten, Lage- und Streuungsmaße
• Grundbegriffe der deskriptiven Statistik: Merkmalsausprägungen, Messbarkeit, Skalenniveaus, etc.

Dürr, W., & Mayer, H. (1992): Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schließende Statistik. München/Wien: Carl Hanser Verlag.
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th edition). London: Sage Publications Ltd.
Kockelkorn, U. (2012). Statistik für Anwender. Berlin/Heidelberg: Springer.
Mayer, H. (2006): Beschreibende Statistik (4. Aufl.). München/Wien: Hanser Verlag.
Quatember, A. (2005): Statistik ohne Angst vor Formeln. Ein Lehrbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. München: Pearson Studium.
Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014a). Quantitative Methoden 1. Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer.
Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014b). Quantitative Methoden 2. Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer.
Wewel, M.C. (2010). Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL. München: Pearson Studium.

Vortrag, moderierte Gruppenarbeit, Bearbeitung von Übungsbeispielen

Kumulative Modulprüfung
Die Modulnote berechnet sich aus dem auf ECTS-Basis gewichteten Durchschnitt der jeweiligen Ergebnisse der einzelnen Lehrveranstaltungen des Moduls:
ILV "Statistik I" - 3 ECTS-Credit

• Prüfungscharakter: immanent
• Prüfungsform: Übungsblätter, Präsentation von Übungsaufgaben, schriftliche Abschlussprüfung