Computerübung angewandte Statistik

mit SPSS für Sport- und Wirtschaftswissenschaftler oder mit R für Mathematiker und alle Interessierten

OPAL-Kurs

• Die Einschreibung zu den Kursen im SS 2024 (nur SPSS) erfolgt vom 25.3.2024 (8:00 Uhr) bis zum 25.04.2024 (8:00 Uhr) über das Bildungsportal Sachsen (BPS). Hier finden Sie auch nach der Einschreibung unter Unterlagen ein Skript zum Kurs und können unter Datenanalysen oder Klausureregbnisse Ihre erreichten Ergebnisse der Hausaufgaben bzw. Abschluss-Klausur einsehen.

• Nach dem Abgabetermin der 1. Hausaufgabe (Deadline beachten, Details sieh allgemeine Infos zu Hausaufgaben) ist weder eine Einschreibung in einen neuen Kurs noch ein Kurswechsel mehr möglich.
• Der jeweilige Kurs findet nur statt, wenn sich genügend Teilnehmer einschreiben.
• Die Kurse finden im Computerpool 2 / 39 / 738 der Fakultät für Mathematik im Pool des Mathematischen Rechenzentrum (MRZ) statt. Alle unter OPAL registrierten Nutzern wird der Zugang unter Windows nach der Registrierung freigeschaltet. Nutzer die unter Linux mit R arbeiten möchten und sich noch nicht unter Linux anmelden können, melden sich bitte bei den Mitarbeitern des MRZ (Raum Rh. 39/704).
• Auf die Daten in Ihrem afs-Verzeichnis können Sie mittels WFM zugreifen. (Hinweis: ganz oben unter dem Punkt "gehe nach" das Verzeichnis PROJECT anklicken und dann den Pfad MRZ/SPSS/usw. folgen)

Aktuelles im WS SS 2024

SPSS an der TU Chemnitz

• SPSS ist nicht nur im Pool des MRZ, sondern in allen Pools des URZ installiert (aktueller Überblick)
• Übersicht SPSS
• Es besteht die Möglichkeit des Erwerbs einer Studentenlizenz

Hinweise zu den Hausaufgaben

• Abgabe von 4 Hausaufgabenkomplexen, Abgabetermine siehe Kursunterlagen in AFS-Ordner oder OPAL
• Die Hausaufgabe darf auch in Gruppen von bis zu vier Teilnehmern eines Kurses gemeinsam bearbeitet werden. Kursübergreifende Gruppen sind aus organisatorischen Gründen nicht möglich!
• Die Hausaufgaben-Note aus einem früheren Semester bleibt erhalten. In diesem Fall müssen die Hausaufgaben nicht erneut bearbeitet werden. Wer die Hausaufgaben wiederholen möchte, muss alle 4 Komplexe in einem Semester absolvieren.
• Die Gewichtung der Hausaufgaben ist in der jeweiligen Studienordnung gereglt und variiert in den verschiedenen Studiengängen. In der Regel geht in den SPSS-Kursen die Hausaufgabennote zu 40 Prozent und die Klausurnote zu 60 Prozent in die Modulnote ein. Für die Mathematiker (R-Kurs) und BA Wirtschaftsinformatik sind die Hausaufgaben eine unbenotete Vorleistung, die als bestanden bewertet sein muss (in jeder Hausaufgabe wurden mind. 50 Prozent der Punkte erreicht).
• Seit SS 2022 müssen auch die Datenanalysen / Hausaufgaben (für die Computerübung angwewandte Statistik (mit SPSS) Prüfungsnummer 20068, und mit R Prüfungsnummer 21604) im ZPA als Prüfungsvorleistung angemeldet werden

Hinweise zur Klausur

• Die Klausur (60 Minuten) wird vom ZPA zentral geplant, Termin siehe Prüfungsplan
• Hinweis zur Anmeldung im ZPA: Im Zentralen Prüfungsamt (Fristen beachten!) muss die Klausur unter der Prüfungsnummer 21602 sowie die Hausaufgaben unter Prüfungsnummer 20068 (Ausnahme: BA Wirtschaftsinformatik melden nur die Datenanalysen unter der Nr 20072 an)
• Bitte informieren Sie sich, ob nach Ihrer Studienordnung die Klausur bestanden werden muss oder nicht und nach der Gewichtung von Hausaufgaben und Klausur.
• bitte bringen Sie eigenes Papier mit
• Zugelassene Hilfsmittel: nichtprogrammierbarer Taschenrechner

Übersicht aller Kurse SS 2024

Literatur

zu Statistik und Statistik-Programmen

• Janssen, J., Laatz, W.: Statistische Datenanalyse mit SPSS , Springer Berlin, 2013 (achte Auflage), (online bei SpringerLink)

• Peter P. Eckstein: Angewandte Statistik mit SPSS - Praktische Einführung für Wirtschaftswissenschaftler , Springer Gabler, Wiesbaden, 2012 (siebte Auflage), (online bei SpringerLink)

• Bauer, N., Fromm S.: Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene , VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2008 (2., überarbeitete und erweiterte Auflage), (online bei SpringerLink)

• Kronthaler F., Zöllner S.: Data Analysis with RStudio , Springer Berlin Heidelberg, 2021, (online bei SpringerLink)

• Toutenburg, H., Heumann, C.: Deskriptive Statistik - Eine Einführung in Methoden und Anwendungen mit R und SPSS, Springer Berlin Heidelberg, 2008, 6. Auflage (online bei SpringerLink)

• Toutenburg, H., Heumann, C.: Induktive Statistik - Eine Einführung mit R und SPSS , Springer Berlin Heidelberg, 2008 (Vierte, überarbeitete und erweiterte Auflage), (online bei SpringerLink)

• Marques de Sá, Joaquim P.: Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R , Springer Berlin Heidelberg, 2007 (2nd ed), (online bei SpringerLink)

• Hatzinger R., Hornik K., Nagel H., Maier M. J.: R: Einführung durch Statistik , Pearson, 2014, 2. Aufl., ISBN 978-3-86894-250-7 (Softcover)

• Wickham H.: ggplot2: Elegant Graphics for Data Anaylsis , Springer New York, 2009, (online bei SpringerLink)

• Sachs L. , Hedderich J.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R , Springer Berlin Heidelberg, 2018 (16. Auflage), (online bei SpringerLink)

• Wollschläger D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer Berlin Heidelberg, 2012 (2. Auflage), (online bei SpringerLink)

• Burkhardt M., Sedlmeier P. Explorative und deskriptive Datenanalyse mit R , Rainer Hampp Verlag 2015

• Duller, C.: Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS , Physica-Verlag HD, 2019 (Vierte, überarbeitete Auflage), (online bei SpringerLink)

• Toutenburg, H., Schomaker, M., Wißmann, M.: Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2009 (online bei SpringerLink)

• Raithel, J.: Quantitative Forschung , VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2008 (2., durchgesehene Auflage), (online bei SpringerLink)

• Beucher, O: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit MATLAB, Springer Berlin Heidelberg, 2007 (2., bearb. Aufl.), (online bei SpringerLink)

Bücher zu den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

• Fahrmeir, L., Heumann C., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G.: Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2016 (8. Aufl)
  (online bei SpringerLink)

• Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G., Caputo, A., Lang, S.: Arbeitsbuch Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2005 (4. Aufl)
  (online bei SpringerLink)

• Mittag, H.-J., Schüller K.: Statistik - Eine Einführung mit interaktiven Elementen, Springer Berlin Heidelberg, 2020, 6. Aufl.
  (online bei SpringerLink)

• Bosch, K.: Elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung, Springer Berlin Heidelberg, 2011 (11. Aufl.), (online bei SpringerLink)

• Büchter, A., Henn, H.-W.: Elementare Stochastik - Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls, Springer Berlin Heidelberg, 2007 (2. überarb. u. erw. Aufl.), (online bei SpringerLink)

• Cramer, E., Kamps, U: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2020 (5. überarb. Aufl.), (online bei SpringerLink)

• Häggström, O.: Streifzüge durch die Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer Berlin Heidelberg, 2006, (online bei SpringerLink)

• Müller, P. H. (Hrsg.), Lexikon der Stochastik, Akademie-Verlag, Berlin, 1991 (5. Auflage)

• Klenke, A.: Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer Berlin Heidelberg, 2008 (2. Aufl.), (online bei SpringerLink)

• Georgii, H.: Stochastik. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik., Berlin, Boston: De Gruyter, 2015 (online bei De Gruyter)

Nützliche Links

• sehr gute Appletsammlung zur Visualisierung des Instituts für Angewandte Stochastik und Operations Research der TU Clausthal
• SPSS Tutorials (Flash Animationen) an der FU Berlin