Jede Woche aktualisiert: Online-Skript mit Revealjs-Folien und gesammelten LEFs.
Vorstellungsrunde
Tutor
Joël
Studium (4. Semester)
Major: Politikwissenschaft
Minor: Kommunikationswissenschaft und Medienforschung
Tutorat
Ablauf meist:
Hausaufgaben besprechen
R-Übungen machen
LEF besprechen
Statistik Aufbau und Methoden Aufbau bei Herrn Fretwurst
Ihr seid dran: Vorschlag von Herrn Fretwurst
Vorgängerin ist … und liebt …
Ich bin … und liebe …
Studium
Ihr seid dran: Mein Vorschlag
Steht auf, wenn ihr zustimmt. Bleibt sitzen, wenn nicht.
“Ich studiere KoWi im Hauptfach.”
An die, die stehen: Was studiert ihr im Nebenfach?
“Ich studiere KoWi im Nebenfach.”
An die, die stehen: Was studiert ihr im Hauptfach?
“Ich bin im 2. Semester KoWi.”
“Vor Statistik und R habe ich eher Angst.”
“Ich beherrsche eine andere Programmiersprache als R.”
“In meinem bisherigen Studium habe ich R bereits verwendet.”
“Im anderen Fach meiner Studienprogrammkombination hatte ich bereits Statistik oder ich werde es in diesem Semester auch dort noch besuchen.”
“Ich habe einen Mac.”
“Ich benutze Windows.”
“Ich bin Linux-User.”
“Ich kenne bereits Leute in diesem Tutorat.”
Ich heisse _______.
Ich möchte den anderen _______ empfehlen.
Durchzählen
Nacheinander! von 1 bis (Anzahl Teilnehmende) zählen.
Wenn zwei gleichzeitig, dann Abbruch und nächste Woche neuer Versuch!
Teamname
Schlagt mal Namen für unsere Übung vor.
Teamgeist
Wehrhafte Freundlichkeit
konstruktiv
kollegial, emphatisch
helfend
“Wir wollen die Gruppe mit der besten Durchschnittsnote werden.”
Störungen ⇨ die Übung ist freiwillig
R und R-Studio (Hausaufgabe 1)
R Installation: Was ging, was nicht?
Wer hat R und RStudio bereits installiert (Hausaufgabe 1)?
Wenn es bei allen funktioniert, gehen wir weiter zur ersten R-Übung.
Wer braucht noch Zeit? Beim wem gibt es Probleme?
Wenn viele noch Zeit brauchen oder Probleme haben, gehen wir den Installationsprozess gemeinsam mit dem Skript durch (vgl. Kapitel 1.3).
Erklärt, was nicht ging.
Erste R-Übung: Mittelwert aka Durchschnitt (Hausaufgabe 2 und 3)
Erste R-Übung: Bevor es los geht
Geht im Skript die Kapitel 1.4 und 1.5 durch:
Kapitel 1.4: Verschafft euch einen Überblick über RStudio.
Kapitel 1.5: Installiert die beschriebenen Pakete (Hausaufgabe 2).
Dann macht ihr in der Konsole die erste R-Übung:
Berechnet die Durchschnittsnote aller Module in Kommunikationswissenschaften, die ihr bisher abgeschlossen habt (Hausaufgabe 3).
Erste R-Übung: Notenschnitt berechnen (Hausaufgabe 3)
# Kopieren Sie diese Zeilen in die R-Studio-KonsoleGewichtete_Summe <-4.5*3+5.0*3*3+5.0*6+5.5*9+6.0*3# Warum ist das die Summe der Gewichte?n <-5*3+6+9Gewichtete_Summe / n
1
Die ganze Summe wird in “Gewichtete_Summe” gespeichert
2
Am Ende jeder Zeile steht ein +, damit r weiss, dass es noch weiter geht
3
Summe der Gewichte, aber warum?
4
Erzeugt den Output
[1] 5.2
LEF 1
Offene Aufgaben
Beantwortet so kurz wie möglich und nur so ausführlich wie nötig die folgenden offenen Fragen.
Frage 1.1
In welchen Zusammenhang des Forschungsprozesses gehört die Datenanalyse?
Frage 1.2
Forschungsprozess
Frage 1.2
Welcher Schritt muss zwischen Datenerfassung und Datenanalyse noch eingeschoben werden? Tipp: Geht mit Daten… los.
Frage 1.3
Was ist mit «Schliessender Statistik» gemeint? Wie wird sie noch bezeichnet und was braucht es für die schliessende Statistik? Tipp: Schauen Sie in die Vokabeln.
Frage 1.4
Was fällt alles unter «Datenvisualisierung»? Tipp: Schauen Sie ins Glossar.
Frage 1.5
Wie lautet der Fachterminus für «Durchschnitt»? Wie lautet der englische Fachbegriff?
Frage 1.6
Wie schreibt man die Funktion in R, um einen Durchschnitt zu berechnen? Tipp: Dasselbe wie bei der vorherigen Frage.
Haben Sie schon die Befragung (www.soscisurvey.de/statistik) gemacht? Wie viele STP bekommen Majorstudierende dafür?
10 STP. Am Ende dieses Semesters solltet ihr insgesamt 80 STP haben. Vergleicht dazu das FAQ auf der Begleiterin.
Frage 1.8
Welche Note bräuchten Sie in den von Ihnen gebuchten Modulen mindestens, wenn Sie am Ende des Semesters mindestens eine 5.0 haben wollen? Tipp: Nutzen Sie die Vorlage hier in R-Studio.
Wozu kann man hypothes.is verwenden? Tipp: Die Leiste auf der rechten Seite der Begleiterin-Website.
Geschlossene Aufgaben
Kprim (MC)
Single-Choice (SC)
Text Replacement Task (TRT)
MC 1.1
Sind folgende Aussagen richtig oder falsch?
Es gibt eine PDF-Version der Begleiterin-Website
Mit der PDF-Version der Begleiterin lässt sich besser arbeiten
Mit hypothis am rechten Rand, kann man für sich, in Lerngruppen oder public die Website markieren und kommentieren
Die Lernerfolgsfragen LEF sind die Basis für die Klausur.
SC 1.1
Mit welchen Materialien bereitet man sich am besten auf die Klausur vor?
mit Vorlesung, Tutorat, Forum sowie Begleiterin und LEF
mit den Folien, Vorlesungsaufzeichnungen
mit den Statistikunterlagen aus Psychologie
chat-gpt und deepseek
LEF
MC 1.2
Sind folgende Aussagen richtig oder falsch?
Die Formelsammlung kann in der Klausur verwendet werden.
Die Vokabeln des Glossars/Vokabelliste müssen Sie beherrschen.
In den FAQ steht nichts, was für Sie interessant oder relevant sein könnte.
Ihre Dozierenden und Tutor:innen sind kein bisschen genervt, wenn FAQ nochmal in einer persönliche Mail gefragt werden.
MC 1.3
Sind folgende Aussagen richtig oder falsch?
Am Ende dieses Semesters sollten Majorstudierende mindestens 80STP haben!
Minor-Studierende und Studierende mit Statistik als Auflage müssen auch die STP machen.
Wer später in den Major KW gewechselt ist, muss weniger Punkte machen, aber Bescheid geben.
Auch ohne die STP zu erledigen, kommt man irgendwie durch.
MC 1.4
Sind folgende Aussagen richtig oder falsch?
Nach der Datenerfassung müssen die Daten vor der Analyse noch aufbereitet werden.
Für die Klausur müssen viele Formeln auswendig gelernt werden.
Wer im Matura keine Statistik hatte, muss das alles noch nachholen.
Die Mathematik für Statistik ist recht simpel, aber das nichtmathematische ist schwer.
MC 1.5
Sind folgende Aussagen richtig oder falsch?
Der Weg vom Nichtwissen zum Wissen heisst Lernen und ist mit viel Frust verbunden.
Lernfrust ist der Schmerz, den man durchstehen muss im geistigen Training.
Statistik wird kumulativ vermittelt. Wer nicht mitlernt, wird abgehängt.
Für Statistik muss man Talent haben, das man nicht erlernen kann.
TRT 1.1
Wenn Sie in EKMF eine 5.0 (3 ECTS) haben und in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0, was haben Sie dann in den beiden Modulen im Durchschnitt?
Gewichtete_Summe <-5.0*3+# EKMF Note mit 3 ECTS6.0*3# Methoden Einführung Note mit 3 ECTS
TRT 1.1
Wenn Sie in EKMF eine 5.0 (3 ECTS) haben und in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0, was haben Sie dann in den beiden Modulen im Durchschnitt?
Gewichtete_Summe <-5.0*3+6.0*3n <-2*3# oder: 3 + 3; Zahl durch die geteilt wird
TRT 1.1
Wenn Sie in EKMF eine 5.0 (3 ECTS) haben und in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0, was haben Sie dann in den beiden Modulen im Durchschnitt?
Gewichtete_Summe <-5.0*3+6.0*3n <-2*3Gewichtete_Summe / n
[1] 5.5
TRT 1.2
Durch welche Zahl müssen Sie die gewichtete Summe Ihrer Noten teilen, um Ihre Durchschnittsnote zu berechnen, wenn Sie in «EKMF» (3 ECTS) eine 5.5 haben, in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0 und in «Basistheorien» (6 ECTS) eine 5.5 haben.
Gewichtete_Summe <-5.5*3+# EKMF Note mit 3 ECTS6.0*3+# Methoden Einführung Note mit 3 ECTS5.5*6# Basistheorien Note mit 6 ECTS
TRT 1.2
Durch welche Zahl müssen Sie die gewichtete Summe Ihrer Noten teilen, um Ihre Durchschnittsnote zu berechnen, wenn Sie in «EKMF» (3 ECTS) eine 5.5 haben, in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0 und in «Basistheorien» (6 ECTS) eine 5.5 haben.
Gewichtete_Summe <-5.5*3+6.0*3+5.5*6n <- (2*3) + (1*6) # oder: 3 + 3 + 6; Zahl durch die geteilt wird
TRT 1.2
Durch welche Zahl müssen Sie die gewichtete Summe Ihrer Noten teilen, um Ihre Durchschnittsnote zu berechnen, wenn Sie in «EKMF» (3 ECTS) eine 5.5 haben, in «Methoden Einführung» (3 ECTS) eine 6.0 und in «Basistheorien» (6 ECTS) eine 5.5 haben.
Gewichtete_Summe <-5.5*3+6.0*3+5.5*6n <- (2*3) + (1*6) n