L343 – Statistics / Scientific Work

Module
Statistics / Scientific Work
Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM
Module number
L343 [LUb33]
Version: 2
Faculty
Agriculture/Environment/Chemistry
Level
Bachelor/Diploma
Duration
1 Semester
Semester
Winter semester
Module supervisor

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

Lecturer(s)

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

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

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

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

Course language(s)
ECTS credits

5.00 credits

Workload

150 hours

Courses

4.00 SCH (2.00 SCH Lecture | 2.00 SCH Seminar)

Self-study time

90.00 hours

Pre-examination(s)
None
Examination(s)

Alternative examination - Paper
Module examination | Weighting: 50%
in "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Alternative examination - Test
Module examination | Examination time: 60 min | Weighting: 50%
in "Statistik / Wissenschaftliches Arbeiten im UM"

Form of teaching

Vorlesung, Übung, Übung am PC

Media type

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

Instruction content/structure

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
Qualification objectives
  • 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
Social and personal skills
  • 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
Special admission requirements
No information
Recommended prerequisites
Continuation options

Lehrveranstaltungen der folgenden Semester

Literature

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.

Current teaching resources

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

Notes
No information