• Dr. Sang-Min Park

• Dr. Sang-Min Park

Keine

Keine

Grundlegende Methoden der deskriptiven Statistik.

• Einführung in Statistik und Daten
• Methoden zur Beschreibung von Daten
• Grundlagen des Umgangs mit R

Fachkompetenzen

Die Studierenden

• verstehen Ergebnisse der grundlegenden deskriptiven Statistik.
• können Typen von Variablen unterscheiden.
• können Verfahren der deskriptiven Daten-Analyse beschreiben.
• können verschiedene Diagramme und Diagrammtypen zur Darstellung deskriptiver Analysen beschreiben.
• können das Fachvokabular der deskriptiven Daten-Analyse wiedergeben.
• können einfache statistische Terminologie verstehen und deren Bezug zu den Daten interpretieren.
• können grundlegende Formen der Manipulation durch Statistiken und Berichte und die dabei zu beachtenden Kriterien beschreiben.
• können verschiedene Methoden der deskriptiven Statistik und die damit verbundenen Datentransformationen beschreiben.
• können potenzielle Datenquellen benennen.
• können mögliche Fehlschlüsse aus deskriptiven Analysen beschreiben.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

Die Studierenden können

• Abfragen formulieren um über Suchportale auf einfache Datensätze zuzugreifen.
• gängige Datensätze in statistische Anwendungen einlesen.
• Daten transformieren, z.B. durch Standardisierung, Recodierung, Aggregation, Kombination.
• Verfahren der deskriptiven Daten-Analyse mit statistischer Software umsetzen.
• verschiedene Diagramme und Diagrammtypen mit statistischer Software erstellen.
• das Fachvokabular der deskriptiven Daten-Analyse anwenden.
• grundlegende Diagramme der deskriptiven Analyse interpretieren.

Sozialkompetenzen

-

Selbstkompetenzen

Die Studierenden

• sind bereit, Daten-Transformationen ausführlich zu dokumentieren.
• akzeptieren Objektivität als Grundhaltung bei Daten-Projekten.
• sind bereit, Ergebnisse von Daten-Analysen korrekt und objektiv wiederzugeben.

• 3 CrP
• Arbeitsaufwand 90 Std.
• Präsenzzeit 45 Std.
• Selbststudium 45 Std.

• 3 SWS
• Invertierte Vorlesung mit Hörsaal-Übungen.

• Eventmanagement und -technik (B.Sc. 2022) - 2. Semester

Keine

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Portfolio

Eingang in die Gesamtnote mit 50 % Gewicht gemäß § 20 Abs. 1 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung), gewichtet auf Basis der ECTS-Leistungspunkte des Moduls.

Medienmix. Literatur wird zu Semesterbeginn rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.