L343 – Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM

Modul
Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM
Statistics / Scientific Work
Modulnummer
L343 [LUb33]
Version: 2
Fakultät
Landbau/Umwelt/Chemie
Niveau
Bachelor/Diplom
Dauer
1 Semester
Turnus
Wintersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. rer. nat. Frank Dziock
frank.dziock(at)htw-dresden.de

Dozent/-in(nen)

Diplom-Biologe Mike Hölzel
mike.hoelzel(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Prof. Dr. rer. nat. habil. Matthias Weber
matthias.weber(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Prof. Dr. rer. nat. Frank Dziock
frank.dziock(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Dr. rer. nat. Katharina Fischer
katharina.fischer(at)htw-dresden.de
Dozent/-in in: "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Lehrsprache(n)
ECTS-Credits

5.00 Credits

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)

Selbststudienzeit

90.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Alternative Prüfungsleistung - Beleg
Modulprüfung | Wichtung: 50%
in "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Alternative Prüfungsleistung - Test
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 60 min | Wichtung: 50%
in "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Lehrform

Vorlesung, Übung, Übung am PC

Medienform

Beamerpräsentationen, Tafelarbeit, Verwendung fachbezogener Software, Übungen mit bereitgestellter Literatur

Lehrinhalte/Gliederung

STATISTIK

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Beschreibende Statistik (univariate Verteilungen, bivariate Verteilungen, Regressionsanalyse)
  • Schließende Statistik (Punktschätzungen, Signifikanztests)

WISSENSCHAFTLICHES ARBEITEN

  • Selbstorganisation im Studium
  • Philosophie und Formen des wissenschaftlichen Arbeitens
  • Verwendung von Formatvorlagen und Datenbanken (Arten, GIS)
  • Wissenschaftliche Publikationen und wie sie zitiert werden sowie Literaturverzeichnisse inkl. Literaturverwaltungssoftware
Qualifikationsziele
  • Die Studierenden kennen ausgewählte Grundlagen der deskriptiven und schließenden Statistik, sowie deren wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen
  • Die Studierenden können Umweltdaten deskriptiv und induktiv analysieren; sie entwickeln Verständnis für die Gewinnung mathematisch begründeter Entscheidungsregeln zum Schließen von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit
  • Die Studierenden erkennen die Notwendigkeit einer konstruktiv-kritischen wissenschaftlichen Herangehensweise mit größtmöglicher Transparenz und Reproduzierbarkeit für alle Bereiche im Studium Umweltmonitoring
  • Die Studierenden können wissenschaftlich einwandfrei zitieren und nutzen dazu Literaturverwaltungssoftware
  • Die Studierenden kennen die Grundlagen der GIS und können mit Word-Formatvorlagen und Multibase CS umgehen
Sozial- und Selbstkompetenzen
  • Die Studierenden reflektieren in Zweier-Gruppen Komponenten des Wissenschaftlichen Arbeitens (Hypothesenbegriff, Zitierfähigkeit von Druckwerken etc.)
  • Die Studierenden erarbeiten sich selbständig ein Instrumentarium für das Wissenschaftliche Arbeiten in den folgenden Semestern ihres Studiums
  • Die Studierenden können ihre eigene Geschwindigkeit und den Genauigkeitsanspruch ihres Arbeitens mit anderen Studierenden vergleichen und einschätzen
  • Die Studierenden trainieren Fähigkeiten zum konzentrierten Selbststudium und zur Durchdringung komplexer Sachverhalte sowie zur Kommunikation über die Inhalte mit Kommilitonen, Tutoren und Lehrkräften
Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
Empfohlene Voraussetzungen
Fortsetzungsmöglichkeiten

Lehrveranstaltungen der folgenden Semester

Literatur

Umfangreiche weiterführende Ressourcen (u.a. Folien, Übungsheft, SPSS-Ausdrucke, Merkblatt Zitieren, Literaturhinweise) im OPAL-Kurs „LUb33 Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM“

Fahrmeir, L, R Künstler, I Pigeot & G Tutz (2016): Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. – Springer.

Köhler, W, G Schachtel & P Voleske (2012): Biostatistik. – Springer.

Krengel, U (2005): Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. – Vieweg.

Nollau, V, L Partzsch, R Storm & C Lange (1997): Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik in Beispielen und Aufgaben. – Teubner.

Rasch, D. (1987): Biometrie. – Harri Deutsch.

Storm, R. (2007): Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle. – Fachbuchverlag Leipzig.

Weber, E. (1986): Grundriss der Biologischen Statistik. – Fischer.

Aktuelle Lehrressourcen

Umfangreiche weiterführende Ressourcen (u.a. Folien, Übungsheft, SPSS-Ausdrucke, Merkblatt Zitieren, Literaturhinweise) im OPAL-Kurs „LUb33 Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM“

Hinweise
Keine Angabe