Die Studierenden

• können die Bedeutung von quantitativem Datenmanagement im Rahmen von Praxis- und Forschungsprojekten diskutieren.
• können multivariate Methoden aufzählen und in den Grundzügen erklären.
• können aus der Arbeit mit exemplarischen empirischen Studien die wissenschaftskonforme Darstellung ausgewählter Methoden ableiten (grafische, tabellarische, textuelle Aufbereitung).
• sind in der Lage, für das eigene intendierte Praxis- oder Forschungsprojekt adäquate methodische Zugänge auszuwählen (z.B. im Rahmen der Bedarfs- und Bedürfnisanalyse und/oder der Evaluation).

Statistikgrundkenntnisse empfohlen

• Theoretische Einführung in ausgewählte multivariate Methoden wie etwa: Strukturen entdecken (z.B. Faktorenanalyse), Vorhersagen ermöglichen (z.B. multivariate Regressionen), komplexe Zusammenhänge und Unterschiede untersuchen (z.B. multivariate Varianzanalysen)
• Erläuterung der ausgewählten multivariaten Methoden anhand von Anwendungsbeispielen: in Form von Publikationen beispielhafter empirischer Studien und/oder in Form von Illustration anhand von Datenanalyse-Programmen (z.B. SPSS)
• Diskussion und Reflexion der Anwendbarkeit der Methoden im Rahmen der eigenen intendierten Praxis- und Forschungsprojekte

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. (2018). Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer.
Bortz, J. & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer.
Janssen, J. & Laatz, W. (2017). Statistische Datenanalyse mit SPSS. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte
Tests. Berlin: Springer.

vorwiegend Vorlesungscharakter, selbständiges Erarbeiten der Grundzüge einzelner quantitativer Methoden im Distance Learning-Format Gruppenteilung

Lehrveranstaltung mit abschließendem Prüfungscharakter: 100% schriftliche Abschlussprüfung
Kombinierte Modulprüfung (kumulative Modulprüfung kombiniert mit
integrativen Modulprüfungsteilen): Die Note aus der ILV "Quantitative Informationen managen: Statistik in Praxis- und Forschungsprojekten" fließt mit einer Gewichtung von 10% in die Modulnote hinein.