Diese Lernziele tragen dazu bei, dass die DoktorandInnen die Fähigkeiten erwerben, die sie benötigen, um ihre Daten kompetent zu analysieren und ihre Forschungsergebnisse effektiv zu kommunizieren.Die Studierenden sind in der Lage,…… grundlegende Konzepte und Techniken der statistischen Datenanalyse einschließlich Deskriptivstatistik, Inferenzstatistik und multivariater Analyseverfahren in Bezug auf ihre Forschungsarbeit zu erklären.… eine Begründung für die Auswahl der Analysemethoden im eigenen Forschungsprojekt zu geben.… quantitative Analysen mit einer statistischen Software (R und SPSS) durchzuführen.… fortgeschrittene quantitative Analysemethoden anzuwenden, um komplexe Forschungsfragen aus ihrer Forschungsarbeit zu beantworten.… die statistischen Ergebnisse kritisch zu bewerten und ihre Relevanz für ihr Forschungsprojekt zu interpretieren.… die Grenzen statistischer Modell zu erkennen und darauf Lösungen zu finden.

Eigenständiges Anwenden der Auswertungsprogramme

Vertiefung in multivariater StatistikAnalyse mit den Softwares R und SPSSKonkrete Analyse der eigenen ForschungsdatenInhalte werden ggf. entsprechend dem Bedarf und den Interessen der TeilnehmerInnen angepasst

Wird in der LV bekannt gegeben (je nach Bedarf der Studierenden)

Regelmäßige Anwesenheit (auch online Anwesenheit möglich) und Präsentation der Arbeitsfortschritte

Eigene Forschungsarbeit

Die Endnote setzt sich aus folgenden Teilleistungen zusammen: Sorgfältige Verschriftlichung der Ergebnisse an den eigenen ForschungsdatenPräsentation der Ergebnisse an den eigenen ForschungsdatenAktive Mitarbeit während des SeminarsEs müssen für eine positive Absolvierung des Seminars alle Teilleistungen positiv absolviert werden. Für die oben genannte Prüfungsleistung wird der folgende Umgang mit KI-basierten Anwendungen festgehalten:Der Einsatz von Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz ist im gesamten Arbeits- und Schreibprozess grundsätzlich erlaubt. Die Studierenden verpflichten sich dazu, den Einsatz von KI-Tools im Textprodukt offenzulegen und KI-generierte Passagen entsprechend zu kennzeichnen (Vorschläge für die Kennzeichnung werden im Kurs diskutiert und auf Moodle bereitgestellt). Die Studierenden übernehmen die alleinige Verantwortung für den produzierten Text.