Modul Statistik

Code:	184800
Modul:	Statistik
Module title:	Statistics
Version:	1.0 (12/2012)
letzte Änderung:	31.10.2022
Modulverantwortliche/r:	Prof.Dr.rer.pol.habil. Petzold, Knut Knut.Petzold@hszg.de

angeboten in den 5 Studiengängen:	Management im Gesundheitswesen (M.A.) gültig ab Matrikel 2017
	Management im Gesundheitswesen (M.A.) gültig ab Matrikel 2018
	Management im Gesundheitswesen (M.A.) gültig ab Matrikel 2020
	Management im Gesundheitswesen (M.A.) gültig ab Matrikel 2021
	Management im Gesundheitswesen (M.A.) gültig ab Matrikel 2023

Modul läuft im:	WiSe (Wintersemester)
Niveaustufe:	Master
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Pflichtmodul
Lehrort:	Görlitz
Lehrsprache:	Deutsch

Workload* in

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*	Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden)
**	eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche

Selbststudienzeit in h	Angabe gesamt	davon
	117	60 Vor- und Nachbereitung LV	40 Vorbereitung Prüfung	17 Sonstiges

Lehr- und Lernformen:

Die Vermittlung der Lerninhalte des Moduls erfolgt in Form von Vorlesungen (2 SWS) und Seminaren (1 SWS). Das in der Vorlesung erworbene Wissen vertiefen die Studierenden im begleitenden Seminar und durch Selbststudium. Das Seminar findet in Form einer Einführung in statistische Analysesoftware (z.B. SPSS) statt, in der die Anforderung und Interpretation der in der Vorlesung behandelten statistischen Verfahren mit dem Programm eingeübt werden. Anhand der Übungsaufgaben in der Softwareanwendung im Seminar wird das erworbene Wissen somit weiter gefestigt.



Prüfung(en)
Prüfung	Prüfungsleistung als Klausur (PK)	90 min	100.0%

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Lerninhalt:

Lerninhalt: In der Vorlesung und im Seminar werden die Grundlagen der Deskriptivstatistik und der Inferenzstatistik vermittelt. Grundlagen - Grundbegriffe: Messen, Variablen und Notationen - Forschungsdesigns, Stichproben und Datenstruktur - Datenaufbereitung und Datenorganisation Univariate Analyseverfahren - Tabellarische und graphische Analyse - Lagemaße - Streuungsmaße Bivariate Analyseverfahren - Tabellarische und graphische Analyse - Zusammenhangsmaße - Bivariate lineare Regression Multivariate Analyseverfahren - Multiple lineare Regression Inferenzstatistische Verfahren - Zufallsexperiment und Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Statistisches Schätzen: Punkt- und Intervallschätzung - Statistisches Testen: Signifikanztests Softwareanwendung (Seminar): Berechnung und Interpretation der behandelten Verfahren mithilfe statistischer Analysesoftware

Lernergebnisse/Kompetenzen:
Fachkompetenzen:	Wissensorientierung, Konzeptionsstärke, Beurteilungsvermögen: Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, Potenziale, Grenzen, Terminologien und Anwendungsbereichen von wissenschaftlichen Grundlagen der Gesundheitswissenschaften, Sozialwissenschaften, Gesundheitsökonomie und des Gesundheitsmanagements, sowie der Evaluation, Kommunikation und Sozialpsychologie, zu definieren, kritisch zu reflektieren und zu interpretieren. Sie können wissenschaftliche Daten bzw. Studien erfassen, systematisch und kritisch bewerten und verantwortungsvoll verwenden. Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, ihr vertieftes Wissen bei der Modifikation von Annahmen anzuwenden. Sie können Verfahren der empirischen Sozialforschung gegenstandsadäquat anwenden. Sie können evidenzbasierte Forschungsdesigns auswerten. Sie können vorhandenes Wissen auf neuartige bzw. zukünftig zu erwartende Rahmenbedingungen und Entwicklungsprozesse projizieren. Sachlichkeit, Problemlösungsfähigkeit, Entscheidungsfähigkeit: Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, geeignete sozialwissenschaftliche und/ oder ökonomische Methoden auszuwählen und gezielt einzusetzen. Sie können wissenschaftlich gestützte Konzepte, Theorien, Instrumente, Modelle und Methoden auf theoretische, studien- und berufsrelevante sowie vergangene, gegenwärtige und zukünftige Problemstellungen anwenden. Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, sozialwissenschaftlich-gesellschaftliche, gesundheitswissenschaftliche und gesundheitsökonomische Probleme zu erkennen und zu definieren. Sie können komplexe Problemstellungen in Einzelaspekte zerlegen, Interdependenzen (politische, ökonomische, rechtliche, gesellschaftliche, technologische und ökologische) sowie deren Ursachen ordnen und hinterfragen. Sie können Handlungsoptionen auswählen und umsetzen. Analytische Fähigkeiten, selbstständige wissenschaftliche Arbeitsweise: Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, Sachverhalte begründet zu verallgemeinern. Sie können inhaltliche Perspektivwechsel vornehmen. Sie können Gesetz- bzw. Regelmäßigkeiten und/oder wesentliche Aspekte des Untersuchungsgegenstandes identifizieren. Sie sind in der Lage, wissenschaftliche Lösungsansätze und Handlungsmöglichkeiten unter Nutzung konkreter Modelle, Theorien, Konzepte und Methoden zu entwickeln. Die Absolventinnen und Absolventen können wissenschaftliche Recherchen (Suche, Auswahl und kritische Reflexion) durchführen. Auf Basis theoretischer Grundlagen und Modelle können sie quantitative sozialwissenschaftliche Methoden auf verschiedene Themenstellungen anwenden. Sie können sich mit wissenschaftlichen Positionen auseinandersetzen und Theorien kritisch reflektieren und ggf. weiterentwickeln.
Fachübergreifende Kompetenzen:	Kommunikationsfähigkeit, Selbstmanagement, Lernvermögen: Sie können Laien und Experten gegenüber angemessen und differenziert mündlich und schriftlich kommunizieren und ihre eigene Position vertreten. Sie können mit Informations- und Kommunikationstechnologien reflektiert umgehen. Sie sind in der Lage, das eigene Gesprächsführungsverhalten kritisch zu reflektieren. Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, eigenständig zu lernen und zu arbeiten. Sie können sich dabei die Zeit zielgerichtet einteilen und können ihr Handeln kritisch reflektieren. Sie zeigen Initiative, setzen sich smarte und realistische Ziele und verfolgen diese. Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, Wissenslücken systematisch, wissenschaftlich und kompetent fundiert selbständig zu schließen. Sie können Maßnahmen selbständig evaluieren und entwickeln Lernkompetenzen über die gesamte Lebensspanne weiter, um sich den beruflichen Herausforderungen zu stellen. Sie informieren sich zielgerichtet und sind flexibel in der Nutzung von klassischen und digitalen Lehrangeboten.

Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme:	keine
Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme:	Grundwissen in Mathematik und Kenntnisse, die dem Modul „Empirische Sozialfoschung / Statistik“ entsprechen

Literatur:

Bamberg, G., Baur, F., & Krapp, M. (2017). Statistik: eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Berlin / Boston: De Gruyter Oldenbourg. Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Heidelberg: Springer. Diaz-Bone, R. (2019). Statistik für Soziologen. 5. Auflage. Konstanz: UVK Verlagsgesellschaft. Gehring, U. W., & Weins, C. (2009). Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Kuckartz, U., Rädiker, S., Ebert, T., & Schehl, J. (2013). Statistik. Eine verständliche Einführung. 2. Auflage. Wiesbaden: Springer VS. Kühnel, S. M., & Krebs, D. (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 6. Auflage. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt. Ludwig-Mayerhofer, W., Liebeskind, U., & Geißler, F. (2014). Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler.Weinheim / Basel: Beltz. Sedlmeier, P., & Renkewitz, F. (2018). Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. 3., aktualisierte und erweiterte Auflage. Hallbergmoos: Pearson.