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Datenanalyse mit R

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#50198 / #3

Seit SoSe 2026

Deutsch, Englisch

Datenanalyse mit R

3

Müller-Plath, Gisela

Benotet

Portfolioprüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Psychologie und Arbeitswissenschaft (IPA)

35321300 FG Methodenlehre und Maritime Psychologie

Human Factors

Kontakt


MAR 3-2

Richter, Eike Martin

eike.m.richter@tu-berlin.de

Keine Angabe

Lernergebnisse

Nach Abschluss des Moduls können die Teilnehmer explorative und inferenzstatistische Standardverfahren mit R durchführen flexibel Diagramme erstellen und haben einen Überblick über die vielfältigen Verwendungsmöglichkeiten der Zusatzpakete für Spezialprobleme gewonnen.

Lehrinhalte

Im Kurs werden deskriptive Auswertungen ebenso wie inferenzstatistische Analysen mit R eingeübt: Neben den häufigsten univariaten Verfahren werden auch nonparametrische sowie ausgewählte multivariate Methoden berücksichtigt. Weitere Schwerpunkte liegen auf den vielfältigen Möglichkeiten zur Diagrammerstellung sowie auf dem Datenmanagement.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Datenanalyse mit RIV0532 L 614SoSede2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Datenanalyse mit R (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Der Untericht findet in Präsenz mit eigenen Laptops statt. Vorlesungsanteile wechseln sich mit praktischen Übungen ab. Zudem sind regelmäßig Hausaufgaben zu bearbeiten.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Wünschenswert: Grundkenntnisse in Statistik im Umfang von etwa 6 LP.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
Hausarbeit50schriftlich10-15 Seiten
Hausaufgaben (unbenotet)50schriftlich10 Aufgabenserien mit je 2-4 Aufgaben

Notenschlüssel

Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Es können maximal 100 Punkte erreicht werden: Die Nichtabgabe der unbenoteten Hausaufgaben wird mit 0 Punkten bewertet, ihre Abgabe mit 50 Punkten. Die Hausarbeit wird je nach Leistung mit 0 bis 50 Punkten bewertet. Notenschlüssel: Punkte Note ---------------------- 100- 95 1.0 94 - 90 1.3 89 - 85 1.7 84 - 80 2.0 79 - 75 2.3 74 - 70 2.7 70 - 65 3.0 64 - 60 3.3 60 - 55 3.7 54 - 50 4.0 49 - 0 5.0

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 25.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung erfolgt im freien Wahlbereich eines beliebigen Studiengangs.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Wollschläger, D. (2010). Grundlagen der Datenanalyse mit R: eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer

Zugeordnete Studiengänge

Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Das Modul steht Studierenden aller Studienfächer offen.

Sonstiges

Keine Angabe