Course

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General information
Statistische Datenauswertung
Statistical data analysis
IL 07
Prof. Dr. Thiele, Silke (silke.thiele@haw-kiel.de)
Prof. Dr. Thiele, Holger (holger.thiele@haw-kiel.de)
In der Regel jedes Semester
Deutsch
Relations of this course to published module descriptions and their study program assignments

Modules in which this coursee is available for election

Module Study Subject Study Specialization Study Focus Semester
Wahlmodule „Interdisziplinäre Lehre“ gem. § 1 Abs. 3 PVO
Elective modules interdisciplinary teaching 		B.Sc. - NAW - Nachhaltige Agrarwirtschaft
Spezielle Landwirtschaft 1
Special Agriculture 1 		B.Sc. - L - Landwirtschaft
Spezielle Landwirtschaft 4
Special Agriculture 4 		B.Sc. - L - Landwirtschaft
Spezielle Landwirtschaft 3
Special Agriculture 3 		B.Sc. - L - Landwirtschaft
Spezielle Landwirtschaft 2
Special Agriculture 2 		B.Sc. - L - Landwirtschaft
Wahlmodul "Interdisziplinäre Lehre"
"Interdisciplinary Teaching" 		B.Sc. - L - Landwirtschaft
Qualification outcome
Areas of Competence: Knowledge and Understanding; Use, application and generation of knowledge; Communication and cooperation; Scientific self-understanding / professionalism.
Die Studierenden kennen die verschiedenen Skalierungen von Daten und deren Bedeutung für die Datenauswertung. Sie kennen die verschiedenen parametrischen und nicht-parametrischen Tests. Sie wissen, wie das Statistikpaket angewendet wird und verstehen Syntaxen des Programms SPSS zu lesen. Sie kennen die Anwendung und die Interpretation der Ergebnisse der Korrelationsanalysen, Kreuztabellen, Varianzanalyse und Regressionsanalyse.
Die Studierenden sind in der Lage sind eigene Versuche, Befragungen und sonstige Datenerhebungen mit geeigneten statistischen Methoden auswerten zu können.
Die Studierenden können richtige Fragestellungen erstellen und die entsprechenden Datensätze dafür erstellen und bearbeiten.
Die Studierenden können Daten selbständig statistisch bearbeiten und die Ergebnisse in wissenschaftlicher Weise aufbereiten.
Die Studierende können die Ergebnisse anderer empirischer Analysen interpretieren und kritisch/methodisch hinterfragen.
Die Studierenden können innerhalb einer Fachdiskussion zu statischen Auswertungen statisch fundierte Argumentationen aufbauen und Analysen auf methodischer Basis kritisch reflektieren.
Die Studierenden können selbstständig empirische Forschungsarbeiten erstellen, die richtige statistische Methode wählen, die deskriptive Statistik entsprechend aufbauen sowie die eigene Methodik und Vorgehensweise kritisch reflektieren.
Content information
1. Einführung in die Datenauswertung:
1.1 Zielsetzung der Vorlesung
1.2 Grundlagen zur Vorgehensweise statistischer Auswertungen

2. Grundlagen der Statistik und Einführung in SPSS
2.1 Skalierung von Daten
2.2 Aufbau des Programms SPSS
2.3 Aufbau einer Datenmatrix und Einlesen von Daten in SPSS
2.4 Variablen erstellen, Untergruppen auswählen, etc.
2.5 Deskriptive Statistiken mit SPSS

3. Parametrische und Nichtparametrische Tests - Theoretische Grundlagen und Anwendung mit SPSS
3.1 Parametrische Tests (t-Test, F-Test)
3.2 Nicht-parametrische Tests (Mann-Whitney-Test, Chi²-Anpassungstest, Kolmgorov-Smirnov-Test)

4. Korrelationsanalyse, Kreuztabellen und Varianzanalyse - Theoretische Grundlagen und Anwendung mit SPSS
4.1 Korrelationsanalyse
4.2 Kreuztabellen
4.3 Varianzanalyse

5. Regressionsanalyse - Theoretische Grundlagen und Anwendung mit SPSS
5.1 Interpretation der Koeffizienten
5.2 Bestimmtheitsmaß
5.3 Statistische Tests
5.4 Verwendung von Dummy Variablen
5.5 Kurvenanpassungen

6. Begleitung bei der eigenen empirischen Datenauswertung im EDV-Raum
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (2005): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer. [in unser Bibliothek unter DAa 39/1+8]

Bleymüller, J. Gehlert, Gülicher (2008), Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. 15. überarbeitete Auflage, 246 S., Verlag Vahlen (ISBN 978-3-8006-3529-0). [in unser Bibliothek unter DAa 39/1+8]

Brosius, Felix (2013): SPSS 21. mitp-Verlag, Heidelberg-München-Hamburg.
Teaching format
Teaching format SWS
Lehrvortrag + Übung 4
Miscellaneous
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