Statistik - Vorlesung

 

Materialien

Alle Materialien zur Veranstaltung im laufenden Wintersemester finden sich hier:

https://iversity.org/courses/primer-deskriptive-statistik

https://iversity.org/courses/primer-regressionsrechnung

https://iversity.org/courses/primer-varianzanalyse

Die Youtube Playlist zu unserem Excel Workshop für Einsteiger gibt es hier:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLSFgFMMLqanJo66j9uOH7pXUpO_0-Aw_G

Unsere Kurse zum Sommersemester finden sich hier:

https://iversity.org/courses/einfuehrung-in-die-wahrscheinlichkeitsrechnung--17

https://iversity.org/courses/primer-inferenzstatistik-1-0

Die Inhalte der nächsten Woche werden immer zeitaktuell auf unserem Twitter-Feed und auf dieser Seite bekannt gegeben. Der erste Termin findet am 23.10.2015 statt.

Ein Sammeldokument aller Vorlesungsfolien für dieses Semester kann hier heruntergeladen werden:

https://www.dropbox.com/s/ud78ginucyjta2w/VL_Gesamt.pdf

 

Klausurinformationen

Allgemeine Informationen zur Klausurdurchführung können hier heruntergeladen werden. Häufig gestellte Fragen zur Klausur sind hier beantwortet, Informationen zur Prüfungsanmeldung sind hier gesammelt.

Die Klausurvorbesprechungen für die Inhalte der kommenden Modulabschlussklausur aus den Veranstaltungen dieses und das vergangenen Semesters können hier angesehen werden:

Klausurvorbesprechung WiSe 2016/2017 zur Statistik I: https://youtu.be/R5-xMl0woq8

Klausurvorbesprechung SoSe 2016 zur Statistik II: https://video.uni-mainz.de/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=0f56007f-6ad3-4656-a665-e218ec30e465

 

Klausuren und Ergebnisse

Klausur Statistik 1 + SPSS: Stati1_Abschlussklausur_WS1617_Daten.xlsx
  Lösung zur Klausur Statistik 1+SPSS: Stati1_Abschlussklausur_WS1616_Loesung.xlsx

Klausur Statistik 2 + SPSS: Stati2_Abschlussklausur_WS1617_Daten.xlsx
  Lösung zur Klausur Statistik 2+SPSS: Stati2_Abschlussklausur_WS1617_Loesung.xlsx

SPSS-Datensatz: SPSS_Abschlussklausur_WS1617_Daten.sav

 

Die Ergebnisse der Probeklausur und der Abschlussklausur stehen nun fest. Klicken Sie auf einen der Links, um eine Tabelle mit detaillierten Ergebnissen anzeigen zu lassen.

Auswertung_Probeklausur.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)
Auswertung Abschlussklausur.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)

Detailtabellen der Punktevergabe in den Klausurbereichen Statistik 1, Statistik 2 und SPSS erhalten Sie hier:

Auswertung_Stati1.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)
Auswertung_Stati2.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)
Auswertung_SPSS.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)
Auswertung_FoMe.png (Bilddatei; ggf. Linksklick auf das Bild zum Vergrößern)

Bitte beachten Sie, dass für die einzelnen Klausurbereiche ebenso wie für die Probeklausur keine separaten Noten vergeben werden. Die in den Tabellen ausgewiesenen Noten dienen nur der Orientierung. Zur tatsächlichen Ermittlung der Modulabschlussnote findet eine Mittelung der erreichten Punkteanteile statt (siehe unten).

Die Ergebnisse der Probe- und Abschlussklausur stehen nun fest. Wenn Sie Ihre Ergebnisse vorab online einsehen möchten, können Sie dies über diesen Link tun:

http://methodenlehre.sowi.uni-mainz.de/download/Lehre/WS2016_2017/Statistik/notenmodul/getnote2.php

Zum Notenabruf benötigen Sie einen Teilnahmecode, den Sie nach der Teilnahme an der Lehrevaluation zur Vorlesung Statistik bei Dr. Malte Persike erhalten, die Sie über diesen Link finden:

http://methodenlehre.sowi.uni-mainz.de/survey/index.php/739225?newtest=Y&lang=de

Wenn Sie nicht an der Lehrevaluation teilnehmen möchten, finden Sie Ihr Klausurergebnis ab Mo, 06.03.2017 frei verfügbar an gleicher Stelle.

  

Benotungsschema für Klausuren

Die Berechnung der Note erfolgt anhand der Bildung des arithmetischen Mittels aus den vier Anteilswerten der in den vier Klausurbereichen erreichten Punkte. Eine Detaillierte Beschreibung der Berechnung des Gesamtanteilswertes finden Sie hier.

Der so ermittelte Gesamtanteilswert wird stets auf zwei Nachkommastellen aufgerundet. Die Umrechnung des erreichten Wertes in die Modulabschlussnote erfolgt dann laut BSc Prüfungsordnung gemäß dieser Tabelle:

Sonstiges

Übungsblatt zum Excel-Workshop: Excel_Einfuehrung.xlsx

Ausgefüllte Version mit Kommentaren:  Excel_Einfuehrung_Lösung.xlsx

Die YouTube Playlist zu unserem Excel Workshop für Einsteiger findet sich hier: https://www.youtube.com/playlist?list=PLSFgFMMLqanJo66j9uOH7pXUpO_0-Aw_G.

 

Unterlagen zur Lehrveranstaltung

Introduction

Folien zur Vorlesung: 2016_10_28_VL.pdf

 

Lecture 1

Es geht los mit dem Primer Deskriptive Statistik. Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 1: Einführung
  • Kapitel 2: Nominalskala
  • Kapitel 3: Ordinalskala, 1. Teil (bis einschließlich Video "Wie erkenne ich eine Ordinalskala - eine Erklärung am Beispiel)
Ein How-Two Video zur Erstellung von Diagrammen in Excel gibt es hier: http://youtu.be/v5bxlyexSAw

Nachholbedarf bei der Indexnotation für Variablen oder dem Summenzeichen kann über die entsprechenden Exkurse am Ende des iversity Kurses befriedigt werden.

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Alpha. Achtung: Wegen der laufenden Excel-Einführung findet zu dieser Wochenaufgabe noch kein Tutorium statt.

Das Reindeer-Rudolph-Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:
  Übungsbeispiel zu Nominaldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Nominaldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 2

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 3: Ordinalskala, 2. Teil (alle verbleibenden Inhalte)
Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Beta.

Das Pizza-Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:
  Übungsbeispiel zu Ordinaldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Ordinaldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 3

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 4: Intervallskala 1 (komplett)

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Gamma.

Hinweis: Zur Lösung der Aufgabe wird die Excel Funktion HÄUFIGKEIT() benötigt. Ein kurzes HowTo für diese Funktion gibt es hier:
  https://www.dropbox.com/s/7i6hpdg0qi7l2ir/HowTo_HAEUFIGKEIT.pdf

Das Flirt-Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:
  Übungsbeispiel zu Häufigkeiten bei Intervalldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Häufigkeiten bei Intervalldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 4

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 5: Intervallskala 2 (komplett)

Ein How-To-Video zur Erstellung von Fehlerbalken in Excel gibt es hier: http://youtu.be/gNIf-QiINho. Das Video enthält eine Erklärung, die sich auf Inhalte aus dem SoSe beziehen. Die eigentliche Erstellung der Fehlerbalken beginnt ab Minute 14:18.

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Delta.

Das Academic Integrity-Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zu Kennwerten bei Intervalldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Kennwerten bei Intervalldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 5

Die Inhalte dieser Lecture sind ein wenig verstreut, da wir einige lose Enden zusammenbringen müssen, bevor wir weitermachen können.

  • Kapitel 6: Intervallskala 3 (komplett)
  • Kapitel 7: Bivariate Zusammenhangsmaße 1 (bis einschließlich Video "Wissen, was zu tun ist: Anforderungen an Zusammenhangsmaße")

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Epsilon.

Das Einkommens-Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zu Kennwerten aus kategorisierten Intervalldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Kennwerten aus kategorisierten Intervalldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 6

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 7: Bivariate Zusammenhangsmaße 1 (alle verbleibenden Inhalte)
Ein How-To Video zur Erstellung von Scatterplots (aka Punktgrafiken) gibt es hier: http://youtu.be/84RfOdaMFZE

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Zeta.

Das Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zu Zusammenhangsmaßen für Intervalldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Zusammenhangsmaßen für Intervalldaten (ausgefüllt)

 

Lecture 7

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 8 (komplett)

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Eta.

Das Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zu Zusammenhangsmaßen für Nominaldaten (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zu Zusammenhangsmaßen für Nominaldaten (ausgefüllt) 

Hier endet der Primer Deskriptive Statistik.

 

Lecture 8

Wir machen weiter mit dem Primer Regressionsrechnung. Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 1 (komplett)
  • Kapitel 2 (komplett)

Formale Behandlung der Multiplen Regression: MultipleRegression.pdf

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Alpha.

Das Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zur Linearen Regression (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zur Linearen Regression (ausgefüllt)

 

Lecture 9

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 3 (komplett)
  • Kapitel 4 (komplett)
  • Kapitel 5 (komplett)

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Beta.

  Übungsbeispiel zur Polynomialen Regression (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zur Polynomialen Regression (ausgefüllt).

 

Lecture 10

Wir schließen den Primer Regressionsrechnung und machen weiter mit dem Primer Varianzanalyse. Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 6 aus dem Primer Regressionsrechnung (komplett)
  • Kapitel 1 aus dem Primer Varianzanalyse (alle vorhandenen Inhalte)

Die Wochenaufgaben zur Lecture sind die Do It Yourself Aufgabe Gamma aus dem Primer Regressionsrechnung und Do It Yourself Alpha aus dem Primer Varianzanalyse.

Das Datenbeispiele aus der Übung können hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zur Partialkorrelation (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zur Partialkorrelation (ausgefüllt)

  Übungsbeispiel zur Quadratsummenzerlegung

 

Lecture 11

Wir machen weiter mit dem Primer Varianzanalyse. Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 2 (komplett)

Die Wochenaufgabe zur Lecture ist die Do It Yourself Aufgabe Beta.

Das Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zur Varianzanalyse (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zur Varianzanalyse (ausgefüllt)

  Übungsbeispiel zur Quadratsummenzerlegung (mit aufgefüllter ANOVA-Berechnung)

 

Lecture 12

Die Inhalte dieser Lecture sind

  • Kapitel 3 (komplett)
  • Kapitel 4 (komplett)
  • Kapitel 5 (komplett)

Die Wochenaufgabe zur Lecture sind die Do It Yourself Aufgaben Gamma und Delta.

Das Datenbeispiel aus der Übung kann hier heruntergeladen werden:

  Übungsbeispiel zur rmANOVA (nicht ausgefüllt)
  Übungsbeispiel zur rmANOVA (ausgefüllt)

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