Statistik und computergestützte Datenauswertung (PO 2020)

Studiengang:	Stadt- und Regionalmanagement (SRM), Bachelor of Arts
Prüfungsordnung (PO):	2020
Semesterlage:	2. Semester (Sommersemester)
Gehört zum Modul:	AL5 Statistische Grundlagen
Prüfungsform des Moduls:	Klausur
Lehr- und Lernform:	Vorlesung + Übung
Lehrumfang:	4 Semesterwochenstunden (SWS)

 

Inhalte:

• Grundlegende statistische Begriffe (Begriffe der deskriptiven, induktiven und explorativen Statistik, statistische Daten & Modellbildung, Grundgesamtheit, Skalenniveaus & Merkmalsausprägungen, gruppierte vs. klassierte Daten)
• Deskriptive Statistik (Darstellung der Urliste, eindimensionale Häufigkeitsverteilungen, Statistische Kennzahlen)
• Induktive Statistik/Statistik mit Stichproben (Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Verteilungen, Zufallsvariablen, Konfidenzintervalle, Hypothesentests)
• Bivariate Datenauswertung (Kreuztabellen, Korrelationen)
• Multivariate Datenauswertung
• Grundlegender Umgang mit Anwendungen für statistische Analysen, wie z.B. SPSS, MS-EXCEL oder R.

 

Lernziele und zu vermittelnde Kompetenzen:

Das Ziel dieser Veranstaltung ist es, die Studierenden in die Anwendung der beschreibenden und schließenden Statistik einzuführen. Sie sollen in die Lage versetzt werden, Daten einer Stichprobe aufzubereiten und auszuwerten. Die Studierenden sollen aus der Analyse der Daten der Stichprobe mit Hilfe von Methoden der schließenden Statistik Schlüsse auf die Grundgesamtheit ziehen können. Die Einführung in die computergestützte Datenauswertung zielt darauf ab, auch umfangreiche Datenbestände analysieren zu können. Die Einsatzmöglichkeiten, der grundlegende Umgang sowie die Durchführung und Lösung von einfachen statistischen Fragestellungen mit Hilfe von Anwendungen für statistische Analysen sind bekannt und können praktisch umgesetzt werden.

 

Literatur und Arbeitsmaterialien:

Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden, Eine anwendungsorientierte Einführung, 15. Auflage, Springer Gabler, Berlin.

Bühl, A. (2019): SPSS - Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25, 16. Auflage, Pearson, Hallbergmoos.

Fahrmeir, L./Heumann, C./Künstler, R./Pigeot, I./Tutz, G. (2016): Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, 8. Auflage, Springer Spektrum, Berlin/Heidelberg.

Kosfeld, R./Eckey, H. F./Türck, M. (2016): Deskriptive Statistik: Grundlagen - Methoden - Beispiele - Aufgaben, 6. Auflage, Springer Gabler, Wiesbaden.

Marinell, G./Steckel-Berger, G. (2008): Einführung in die Statistik: Anwendungsorientierte Methoden zur Datenauswertung, 3. Auflage, Oldenbourg, München.

Schira, J. (2016): Statistische Methoden der VWL und BWL, Theorie und Praxis, 5. Auflage, Pearson, Hallbergmoos.

Schnell, R./Hill, P./Esser, E. (2018): Methoden der empirischen Sozialforschung, 11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg Verlag, Berlin/Boston.

Schuster, T./Liesen, A. (2017): Statistik für Wirtschaftswissenschaftler: Ein Lehr- und Übungsbuch für das Bachelor-Studium, 2. Auflage, Springer Gabler, Berlin.

Schwarze, J. (2014): Grundlagen der Statistik 1 – Beschreibende Verfahren, 12. Auflage, NWB-Verlag, Herne.

Schwarze, J. (2013): Grundlagen der Statistik 2 – Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik, 10. Auflage, NWB-Verlag, Herne.

Schwarze, J. (2013): Aufgabensammlung zur Statistik, 7. Auflage, NWB-Verlag, Herne.

Wewel, M. C. (2019): Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL: Methoden, Anwendung, Interpretation, 4. Auflage, Pearson, Hallbergmoos.

Quatember, A. (2017): Statistik ohne Angst vor Formeln, Das Studienbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, 5. Auflage, Pearson, Hallbergmoos.

Umfangreiche selbst erstellte Vorlesungs- und Übungsunterlagen