Statistik (BSTA01-01) | IUBH Fernstudium

Statistik (BSTA01-01)

Kursnummer:

BSTA01-01

Kursname:

Statistik

Gesamtstunden:

150 h

ECTS Punkte:

5 ECTS

Kurstyp: Pflicht, Wahlpflicht

Zu Details beachte bitte das Curriculum des jeweiligen Studiengangs

Kursangebot : WS, SS

Course Duration : Minimaldauer: 1 Semester

Zugangsvoraussetzungen:

keine

Kurskoordinator(en) / Dozenten / Lektoren:

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Bezüge zu anderen Modulen:

Siehe Modulbeschreibung

Beschreibung des Kurses:

Der Begriff „Statistik“ beschreibt i.d.R. zwei Phänomene: (i) die tabellarische und/oder grafische Aufbereitung von Daten und (ii) statistische Methoden, die verwendet werden, um Daten zu erheben, aufzubereiten und daraus Schlüsse zu ziehen. Daraus geht unmittelbar hervor, dass die Konfrontation mit Statistik allgegenwärtig ist – ob im Studium, in dem z.B. statistische Methoden in verwandten Kursen oder in Bachelor-Arbeiten Anwendung finden, oder im beruflichen Alltag, in dem z.B. Manager täglich mit statistischen Auswertungen konfrontiert sind, die sie verstehen und interpretieren müssen.

Ziel des Kurses ist es daher, die wesentlichsten Elemente statistischer Verfahren zu vermitteln. Methodisch umfasst der Kurs zwei Schritte. Erstens werden theoretische Grundlagen zu den einzelnen statistischen Verfahren dargelegt und diese anhand von kleineren Beispielen und (interaktiven) Illustrationen vertieft. Zweitens werden die erlernten Methoden anhand von Anwendungsfällen einstudiert. Inhaltlich gliedert sich der Kurs in drei Teile. Die beschreibende (oder deskriptive) Statistik befasst sich mit unterschiedlichen Darstellungsformen von Daten (Kapitel 1, 2 und 3). Die Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kapitel 4 und 5) dient vor allem als Grundlage für die schließende Statistik (oder Inferenzstatistik), bei der der Versuch unternommen wird, aus einer sog. Stichprobe Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit zu ziehen (Kapitel 6, 7, 8 und 9).

Kursziele:

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage,

  • Daten tabellarisch und grafisch aufzubereiten und darzustellen.
  • Daten und ihre Lage- sowie Streuungsmaße zu analysieren und zu interpretieren.
  • zu erkennen, wie zwei Variablen zusammenhängen, und diesen Zusammenhang zu analysieren.
  • reale Gegebenheiten wahrscheinlichkeitstheoretisch zu beschreiben und quantitativ auszuwerten.
  • die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu nennen und sie auf reale Probleme anzuwenden.
  • Zahlenmaterial einer Stichprobe als Grundlage für Rückschlusse auf Phänomene in der Grundgesamtheit zu nutzen.
  • statistische Testverfahren durchzuführen und die Ergebnisse auszuwerten.
  • Regressionen durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.
  • aufbereitete Statistiken bzw. statistische Analysen einer kritischen Würdigung zu unterziehen.

Lehrmethoden:

Die Lehrmaterialien enthalten Skripte, Video-Vorlesungen, Übungen, Podcasts, (Online-) Tutorien und Fallstudien. Sie sind so strukturiert, dass Studierende sie in freier Ortswahl und zeitlich unabhängig bearbeiten können.

 

  1. Einführung
    1. Gegenstand der Statistik
    2. Grundbegriffe der Statistik
    3. Ablauf statistischer Untersuchungen
  2. Auswertungsmethoden eindimensionaler Daten
    1. Häufigkeitsverteilungen
    2. Lagemaße
    3. Streuungsmaße
  3. Auswertungsmethoden zweidimensionaler Daten
    1. Streuungsdiagramm und Kontingenztabelle
    2. Korrelationsmaße
  4. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
    1. Zufallsexperimente und Ereignisse
    2. Wahrscheinlichkeit von Ereignissen
    3. Zufallsvariablen und ihre Verteilung
  5. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    1. Normalverteilung
    2. t-Verteilung
  6. Stichproben
    1. Stichprobenziehung
    2. Stichprobenfunktionen
    3. Stichprobenverteilungen
  7. Statistische Schätzverfahren
    1. Punktschätzung
    2. Intervallschätzung
  8. Hypothesentests
    1. Methodik
    2. Erwartungswert-Test bei bekannter Standardabweichung (z-Test)
    3. Erwartungswert-Test bei unbekannter Standardabweichung (t-Test)
  9. Lineare Regression
    1. Regressionsgerade
    2. Qualitätsbeurteilung
    3. Anwendungen

Literatur:

  • Bamberg, G./ Baur, F./ Krapp, M. (2017a): Statistik. Eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. 18. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, Berlin.
  • Bamberg, G./ Baur, F./ Krapp, M. (2017b): Statistik-Arbeitsbuch. Übungsaufgaben – Fallstudien – Lösungen. 10. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, Berlin.
  • Bortz, J./ Schuster, C. (2016): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7. Auflage, Springer, Heidelberg.
  • Bühner, M./ Ziegler, M. (2017): Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Grundlagen und Umsetzung mit SPSS und R. 2. Auflage, Pearson, München.
  • Eckstein, P. P. (2012): Klausurtraining Statistik: Deskriptive Statistik - Stochastik - Induktive Statistik Mit kompletten Lösungen. 6. Auflage, Springer Gabler, Wiesbaden.
  • Schira, J. (2016): Statistische Methoden der VWL und BWL. Theorie und Praxis. 5. Auflage, Pearson, München.
  • Schwarze, J. (2013a): Aufgabensammlung zur Statistik. 7. Auflage, NWB, Berlin.
  • Schwarze, J. (2013b): Grundlagen der Statistik, Band 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik. 10. Auflage, NWB, Berlin.
  • Schwarze, J. (2014): Grundlagen der Statistik, Band 1: Beschreibende Verfahren. 12. Auflage, NWB, Berlin.
  • Wewel, M. C. (2014): Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL. Methoden, Anwendung, Interpretation. 3. Auflage, Pearson, München.

Eine aktuelle Liste mit kursspezifischer Pflichtlektüre sowie Hinweisen zu weiterführender Literatur ist im Learning Management System hinterlegt

Prüfungszugangsvoraussetzung:

Kursabhängig: Begleitende Online-Lernkontrolle (max. 15 Minuten je Lektion, bestanden / nicht bestanden)

Prüfungsleistung:

Klausur, 90 Min.

Zeitaufwand Studierenden (in Std.): 150
Selbststudium (in Std.): 90
Selbstüberprüfung (in Std.): 30
Tutorien (in Std.): 30

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