| Inhalt |
Datenerhebung (Messtheorie, Testtheorie, Datenqualität)
Deskriptive Statistik (Maße der zentralen Tendenz und Dispersion)
Datenerhebung (Messtheorie, Transformationen)
Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Axiome Kolmogoroff, theoretsiche Verteilungen: Binomialverteilung, Standardnormalverteilung)
Stichprobe und Grundgesamtheit (Stichprobenarten, Stichporbenverteilung, Standardfehler, Zentrales Grentwerttheorem, Parameterschätzung)
Einführung in die Inferenzstatistik (Nullhypothese und Alternativhypothese, Signifikanzlevel, Konfidenzintervalle, Logik der Hypothesentestung, Fehlerarten und Power)
Spezifische Verfahren zur Hypothesentestung (parametrische und nicht parametrische Verfahren)
Korrelation |
| Lernziele |
Modulziele: Studierende können verschiedene Verfahren zur Auswertung und Interpretation quantitativer Erhebungen darstellen (Verstehen). Studierende kennen Konzepte und können Verfahren uni- und bivariater Statistik praktisch auswählen und anwenden (Anwenden). Studierende können wichtige gesundheitsbezogene Risiko- und Ressourcenmaße beschreiben und berechnen, in Studien interpretieren und für die Planung von Maßnahmen bewerten (Evaluieren). Studierende können epidemiologische Maße berechnen (Anwenden). Studierende können Ergebnisse qualitativer Forschung rezipieren, kritisch bewerten und für eigene Fragestellungen auswerten (Evaluieren). Studierende kennen prominente Beispiele der qualitativen Sozialforschung (Wissen). Studierende können unterschiedliche Methoden der qualitativen Sozialforschung benennen (Wissen). Studierende können diese Methoden im Rahmen von Forschungsübungen, forschendem Lernen sowie ihrer Masterarbeit anwenden (Anwenden). Studierende kennen verschiedene Methoden zur Überprüfung von Interventionsentwicklung und auswertung und können sie für eigene Maßnahmen auswählen und anwenden (Anwenden). *** Frweiwilliges Tutorium zur Veranstaltung *** Montags (14-tägig): 11:30 - 13:00 in BBB - Michael Eggart |
