07

März 2018
Erster Workshop

Ziel dieses Workshops war es, eine gemeinsame Basis zwischen den unterschiedlichen Branchen zu schaffen und erste Visionen zu formulieren.

Zu den Ergebnissen

11

April 2018
Zweiter Workshop

Ziel des zweiten Workshops war es, eine ganzheitliche Betrachtung von Gamification im Life Science Kontext zu ermöglichen. Dafür wurde – aufbauend auf dem ersten Workshop – die User Experience (UX), d.h. die Nutzererfahrung, in den Mittelpunkt gerückt.

Zu den Ergebnissen

27

Juni 2018
Dritter Workshop

In einem eintägigen Simulations-Workshop werden wir gemeinsam ihre Gamification Konzepte in regulierten Arbeitswelten entwickeln. Vision trifft auf Wirklichkeit: Realitätsnah mit Argumentationshilfen gegenüber den Entscheidern.

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Unsere Idee:

Komplexität in hochregulierten Arbeitswelten
spielend beherrschbar machen.

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Veranstaltungsbeschreibung

227305a Data Literacy 3: Psychological Statistics

Zuletzt geändert:10.10.2024 / Richter
EDV-Nr:227305a
Studiengänge: Medien- und Wirtschaftspsychologie (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Data Literacy 3: Psychological Statistics in Semester 3
Häufigkeit: immer
Dozent: Juliane Richter
Link zur Veranstaltung / zum E-Learning-Kurs: Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Sprache: Deutsch
Art: -
Umfang: 2 SWS
ECTS-Punkte: 5
Workload:

Workload: 5 ECTS (150 Zeitstunden) teilen sich wie folgt auf:

  • Besuch der Lehrveranstaltungen: 22,5h
  • Vor- und Nachbereitung zu Lehrveranstaltungen: 45h
  • Bearbeiten von R-Aufgaben: 45h
  • Selbstständige Weiterbildung in R: 22,5h
  • Prüfungsvorbereitung: 15h
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul: Data Literacy 1 (338055)
Data Literacy 2 (338056)
Prüfungsform:
Beschreibung: Diese Veranstaltung dient dem Kennenlernen von statistischen Verfahren, die geeignet sind Zusammenhänge und Unterschiede zu untersuchen. Ergänzt werden R-Hands-On Sessions durchgeführt, um die Umsetzung in der Statistiksoftware R zu üben.
  • Statistics Basics
  • Verteilungen: Das Prinzip hinter der Inferenzstatistik
  • Wie testen wir Hypothesen?
  • Effekt- & Teststärke und optimaler Stichprobenumfang
  • Datenbereinigung-/modifikation mit R Studio und Packages
  • Analyse von Zusammenhängen: Korrelation & einfache lineare Regression
  • Analyse von Zusammenhängen: Multiple Regression
  • Analyse von Unterschieden: Einfaktorielle Varianzanalyse
  • Analyse von Unterschieden: Mehrfaktorielle Varianzanalyse
  • Analyse von Unterschieden: Varianzanalyse mit Messwiederholung
  • Non-parametrische Tests
Literatur:
  • Bühner, M., & Ziegler, M. (2017). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (2. Aufl.). Pearson.
  • Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014). Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (5. Aufl.). Springer.
  • Rasch, B.; Friese, M.; Hofmann, W.; Naumann, E. (2021). Quantitative Methoden 2: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (5. Aufl.). Springer.
  • Schäfer, T. (2016). Methodenlehre und Statistik. Springer.


Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.
Internet:

Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.

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