160.290 (19S) Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel

Sommersemester 2019

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
22.03.2019 14:00 - 18:00 HS 2 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Data management and treatment: away from the numbers' jungle
LV-Art
Seminar (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechnungspunkte
4.0
Anmeldungen
36 (35 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Deutsch
LV-Beginn
22.03.2019
eLearning
zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Nach dem Besuch des Seminars sollen die Studierenden in der Lage sein, schnell und effizient neue Datensätze erforschen (Stichwort: Data Mining) und essentielle Informationen aus den Daten herausholen können. Sie beherrschen erweiterte Kenntnisse über die Datenaufbereitung und -darstellung.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vortrag, Vor-Ort-Übungen am eigenen Laptop (bitte zur 1. Einheit mitnehmen, mit installiertem R, ggf. R-Studio, SPSS wäre ebenfalls vorm Vorteil), Hausübungen.

Inhalt/e

Praktische Tipps bei Datenerhebung und -management; Initial data check; Datenaufbereitung (R, SPSS, Excel); grafische Darstellung von Daten: mit vielen praktischen Übungen.

  • Datenmanagement
  • Datenaufbereitung
  • Darstellung von Daten (Tabellen, Grafiken, Text)
  • Umgang mit R und SPSS
  • (Behandlung von fehlenden Werten)
  • Weitere Hilfssoftware

Erwartete Vorkenntnisse

Statistik I-III, Übungen I-III

Literatur

Alexandrowicz, R. W. (2013). R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: fakultas.

Hatzinger, R., Hornik, K., Nagel, H. & Maier, M. (2014). R. Einführung durch angewandte Statistik. (2. Aufl.). Pearson Studium.

Wollschläger, D. (2010). Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung. Heidelberg: Springer.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

30%* der Leistung: Übungsblätter in Gruppen.

70% der Leistung: Schriftliche Abschlussarbeit.

* Ein Übungsblatt wird mit 10% gewichtet.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Psychologie (SKZ: 840, Version: 12W.4)
    • Fach: Forschungsmethoden und Evaluation (Pflichtfach)
      • Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden ( 0.0h SE / 4.0 ECTS)
        • 160.290 Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h SE / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2018
  • 160.290 SE Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 160.290 SE Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2017
  • 160.290 SE Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 160.290 SE Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 160.255 SE Grundlagen von Datenmanagement und -aufbereitung: Raus aus dem Zahlen-Dschungel (2.0h / 4.0ECTS)