--- Angabe der Prüfungsordnung (ohne Angabe: PO 2011)
*** PO 2020 ***
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--- Vorlage für Modulbeschreibungen
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--- Version: 2.0
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--- Allgemeine Hinweise:
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--- - Kommentare beginnen mit --- und werden komplett ignoriert
---
--- - Wichtige Schlüsselwörter beginnen mit *** und dürfen nicht
---   verändert oder gelöscht werden!!!
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--- - Die Eingaben müssen immer in den leeren Zeilen nach *** erfolgen.
---
--- - Für einen Zeilenumbruch muss eine Leerzeile eingegeben werden.
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*** Studiengang und Semester
--- für Studiengang nur Kürzel verwenden: BaE, BaEP, BaI, BaMT oder MaII
--- Folgende Stuiengänge sind möglich:
--- 
--- BaBTBI : Bachelor Biotechnologie/Bioinformatik
--- BaCTUT : Bachelor Chemietechnik/Umwelttechnik
--- BaE    : Bachelor Elektrotechnik
--- BaEE   : Bachelor Energieeffizienz
--- BaSES  : Bachelor Sustainable Energy Systems
--- BaEP   : Bachelor Elektrotechnik im Praxisverbund
--- BaI    : Bachelor Informatik
--- BaIBS  : Bachelor Industrial Business Systems
--- BaIBSE : Bachelor Industrial Business Systems
--- BaLT   : Bachelor Lasertechnik/Photonik
--- BaMD   : Bachelor Maschinenbau und Design
--- BaMDP  : Bachelor Maschinenbau und Design (Praxisverbund)
--- BaMT   : Bachelor Medientechnik
--- MaALS  : Master Applied Life Science
--- MaII   : Master Industrial Informatics
--- MaMb   : Master Maschinenbau
--- MaTM   : Master International Technical Management
--- MaTMeng: Master International Technical Management (eng)
---
--- Das Semester wird davor geschrieben, auch Semesterbereiche möglich
--- Wenn das Modul in mehreren Studiengängen verwendet wird, werden diese
--- durch Komma getrennt aufgeführt.
---
--- Beispiel: 2BaI, 2-3BaE, 5BaMT

2BaWP

*** Modulbezeichnung
--- Name laut Modulliste verwenden

Quantitative Methoden II
*** Englische Modulbezeichnung
Quantitative Methods II

*** Art
--- nur Alternativen: Pflichtfach, Wahlpflichtfach
---
--- Beispiele: 
--- Pflichtfach
--- Wahlpflichtfach
--- Pflichtfach Vertiefung Technische Informatik

Pflichtfach

*** ECTS-Punkte
--- nur Zahl angeben
--- Beispiele:
--- 5
--- 7,5

5

*** Studentische Arbeitsbelastung
--- Angabe als x Stunden Kontaktzeit und y Stunden Selbststudium
--- Format: x, y
--- bei 2V+2P: 60, 90
--- bei 3V+1P: 60, 90
--- bei 4V+0P: 60, 90
--- bei 4V+2P: 90, 135

60, 90

*** Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung)
--- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1

keine

*** Empfohlene Voraussetzungen
--- zusätzliche Module, die nicht in Prüfungsordnung als Voraussetzung stehen
--- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1

Einführung in die Psychologie, Mathematik, Quantitative Methoden I

*** Pruefungsform und -dauer
--- Alternativen:
--- Klausur 1,5 h
--- Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung
--- Mündliche Prüfung
--- Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen
--- Mündliche Präsentation und schriftliche Dokumentation

Präsentation und Hausarbeit

*** Lehrmethoden und Lernmethoden
--- Alternativen: Vorlesung, Praktikum, Seminar, Studentische Arbeit
--- Falls Modul aus mehreren Veranstaltungen besteht, werden diese durch
--- Komma getrennt aufgeführt.

Seminar

*** Modulverantwortlicher
--- Vorname abgekürzt, keine Titel
--- Beispiel: F. Rump

Nolte

*** Qualifikationsziele
--- Fließtext eingeben
--- siehe Vorgaben in der Dokumentation

Die Studierenden können die Grundlagen der Inferenzstatistik anwenden. 

Können (instrumentale, systematische, kommunikative Kompetenz - Wissenserschließung): 
Die Studierenden können selbstständig passende statistische Methoden in Abhängigkeit von Fragestellung und Daten auswählen, anwenden und die Angemessenheit letzterer bewerten. Sie sind in der Lage, Abhängigkeiten zwischen zwei und später mehreren Variablen zu beschreiben. Die Studierenden können einfache bis multiple Regressionen berechnen, um darauf aufbauend weitere multivariate Analysen durchführen zu können. Sie sind in der Lage, klassische Verfahren der Testtheorie umzusetzen. 

Wissen und Verstehen (Wissenverbreitung und Wissensvertiefung - Fachkompetenz):
Die Studierenden verstehen den Unterschied bzw. Zusammenhang zwischen explorativer und konfirmatorischer Datenanalyse. Sie wissen, welche statistische Verfahren in welchen Kontexten anzuwenden sind und verstehen die Resultate und deren inhaltliche Bedeutung. Sie sind in der Lage, statistisch begründete Aussagen zu hinterfragen.

*** Lehrinhalte
--- Fließtext eingeben

1. Signifikanztests

2. Regressionsanalyse

3. Clusteranalyse

4. Multikausalmodelle

5. ein statistisches Programmpaket (SPSS, R oder SAS)

*** Literatur
--- Format: Heun, V.: Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2000.
--- Mehrere Literaturangaben durch Leerzeilen trennen!

Lernmaterialien werden über eine Online-Plattform zur Verfügung gestellt. 

jeweils in neuester Auflage:

Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./Weiber, R. (2018), Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, Berlin;

Bamberg, G./Baur, F./Krapp, M. (2009), Statistik. Oldenbourg, Stuttgart;

Bortz, J. (2005), Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, Springer, Berlin;

Rößler, I./Ungerer, A. (2019), Statistik für Wirtschaftswissenschaftler : Eine anwendungsorientierte Darstellung, Springer Gabler, Heidelberg;


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--- Hier beginnt die Aufzählung der einzelnen Lehrveranstaltungen
--- des Moduls (z.B. Vorlesung und Praktikum).
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--- Falls mehrere Lehrveranstaltungen vorgesehen sind, bitte die
--- entsprechenden Bereiche auskommentieren.
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*** Titel der Lehrveranstaltung
--- Beispiel: Praktikum Informationssysteme

Quantitative Methoden II

*** Dozent
--- Vorname abgekürzt, keine Titel
--- Beispiel: F. Rump

N. N.

*** SWS
--- Zahl angeben

4

---*** Titel der Lehrveranstaltung


---*** Dozent


---*** SWS


---*** Titel der Lehrveranstaltung


---*** Dozent


---*** SWS