Modul Statistik 2

Code:	280200
Modul:	Statistik 2
Module title:	Statistics 2
Version:	1.0 (09/2021)
letzte Änderung:	22.08.2023
Modulverantwortliche/r:	Prof.Dr.rer.pol.habil. Petzold, Knut Knut.Petzold@hszg.de

angeboten in den 2 Studiengängen:	Kommunikationspsychologie (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2022
	Kommunikationspsychologie (B.Sc.) gültig ab Matrikel 2024

Modul läuft im:	SoSe (Sommersemester)
Niveaustufe:	Bachelor/Diplom
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Pflichtmodul
Lehrort:	Görlitz
Lehrsprache:	Deutsch

Workload* in

SWS **

Semester

Zeit- std.

ECTS- Pkte

1

2

3

4

5

6

7

V

S

P

W

V

S

P

W

V

S

P

W

V

S

P

W

V

S

P

W

V

S

P

W

V

S

P

W

180

6

6.0

2

2

2

0

*	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
	113	30 Vor- und Nachbereitung LV	60 Vorbereitung Prüfung	23 Sonstiges

Lehr- und Lernformen:	M4.1 Vorlesung "Statistik 2" (2 SWS) M4.2 Seminar "Statistik 2 Seminar" (2 SWS) M 4.3 Tutorium "Statistik 2 Tutorium" (2 SWS), angeleitet durch Studierende höherer Semester Das in der Vorlesung erworbene Wissen vertiefen die Studierenden im begleitenden Seminar, im Tutorium und durch Selbststudium.



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

---

Lerninhalt:

Modul werden die Grundlagen und Anwendungsvoraussetzungen ausgewählter Verfahren der multivariaten Statistik vermittelt. Bivariate Analyseverfahren - Einfache lineare Regressionsanalyse - Einfaktorielle Varianzanalyse Multivariate Analyseverfahren - Zusammenhang und Kausalität - Mediation und Moderation - Multiple lineare Regressionsanalyse - Mehrfaktorielle Varianzanalyse Weitere multivariate Analyseverfahren - Logistische Regressionsanalyse - Exploratorische Faktorenanalyse - Konfirmatorische Faktorenanalyse

Lernergebnisse/Kompetenzen:
Fachkompetenzen:	Nach Absolvieren des Moduls sind die Studierenden in der Lage - die verschiedenen Methoden im Bereich der multivariaten Statistik unterscheiden. - die erlernten statistischen Verfahren auf komplexe soziale Sachverhalte übertragen und unter Berücksichtigung notwendiger Voraussetzungen praktisch anwenden. - empirische Analysen auf Grundlage eines breiten Spektrums an Methodenwissen selbstständig zu erstellen. - Studien anderer Anwenderinnen/Anwender zu verstehen und kritisch zu beurteilen.
Fachübergreifende Kompetenzen:	Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, - mit Zahlen, Daten und Fakten (auch in großen Mengen) verschiedener Fachdisziplinen sicher umzugehen. - kontinuierlich das Wissen über das eigene Wirken im Fachgebiet zu erweitern. - Sachverhalte in der Tiefe zu durchdringen, Probleme bzw. Sachverhalte rasch zu erfassen bzw. auf den Punkt zu bringen und systematisch nach Lösungen zu suchen. - selbständig nach den Grundsätzen wissenschaftlichen Arbeitens zu agieren. - aktiv und selbstbestimmt unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten wahrzunehmen, abzuwägen und daraus auszuwählen. - sachlich gut begründete Handlungskonzepte zu entwickeln. - selbstständig und strukturiert zu arbeiten sowie selbstorganisiert zu lernen. - Sachverhalte logisch und überzeugend vor Fachkundigen zu präsentieren und mit diesen in den Diskurs zu treten. - verantwortungsbewusst zu agieren und sich selbst zu reflektieren.

Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme:	Hochschulzugangsberechtigung
Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme:	M2 Statistik 1

Literatur:

- Bamberg, G., F. Baur und Krapp, M. (2017). Statistik (18. Aufl.). Berlin: Walter de Gruyter. - Bamberg, G., F. Baur und M. Krapp (2017). Statistik-Arbeitsbuch: Übungsaufgaben - Fallstudien - Lösungen (10. Aufl.). Berlin: Walter de Gruyter. - Bleymüller, J. und R. Weißbach (2015). Statistische Formeln und Tabellen (13. Aufl.). München: Verlag Franz Vahlen. - Bortz, J. und Schuster, C. (2016). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Auflage). Berlin: Springer. - Bühner, M. und Ziegler, M. (2017): Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (2. Aufl.). Hallbergmoos: Pearson. - Eid, M., Gollwitzer, M. und Schmitt, M. (2013). Statistik und Forschungsmethoden (3. Auflage). Weinheim: Beltz - Nachtigall, C. und Wirtz, M. (2013). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 2 (6. Aufl.). Weinheim: Beltz. - Caputo, A., Fahrmeir, L., Künstler, R., Lang, S., Pigeot-Kübler, I. und Tutz, G. (2009). Arbeitsbuch Statistik (5. Auflage). Berlin: Springer. - Fahrmeir, L., Heumann, C., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G. (2016). Statistik: Der Weg zur Datenanalyse (8. Aufl.). Berlin: Springer. - Mosler, K. und F. Schmid (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Berlin: Springer. - Sedlmeier, P. & Renkewitz, F. (2018). Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Hallbergmoos: Pearson.