Die Statistik gibt Forscherinnen und Forschern wertvolle datenanalytische Werkzeuge an die Hand, die wesentlich den grundlegenden Charakter von Wissenschaft und Erkenntnisgewinn beeinflussen. Statistik bietet die Möglichkeit, mathematische, theoretische und abstrakte Modelle oder Annahmen mittels empirisch nachgewiesener realer Effekte zu validieren.
Das Modul Statistik für die Digital Humanities lehrt Studierende des Fachs Digital Humanities diese grundsätzlichen Methoden mit einem Fokus auf die typischen Aufgaben und Probleme, die sich in dem sehr heterogenen geisteswissenschaftlich orientierten Fachbereich ergeben. Dadurch werden Studierenden bereits frühzeitig die Fähigkeiten vermittelt, einerseits Datenanalysen kritisch zu hinterfragen und andererseits die eigene Forschungsarbeit kompetent und mit der nötigen Objektivität zu strukturieren.
Angelegt ist der Kurs als fakultätsinterne Schlüsselqualifikation, in Absprache mit den jeweiligen Studiengangsverantwortlichen kann der Kurs aber auch flexibel angerechnet werden. Bestätigt wurde bisher die Anrechenbarkeit als Kernmodul in B.Sc. Digital Humanities.
Neben einem grundlegenden Überblick über das Fach werden Methoden der Datenexploration und Visualisierung gelehrt und geübt. Weiterhin werden die Prinzipien empirischer, stichprobenbasierter Experimente sowie statistischer Testverfahren vermittelt und Verfahren zur Datenanalyse, bspw. Berechnung von Regression und Korrelation, beigebracht.
Verantwortlicher: | Dr. Jochen Tiepmar, https://orcid.org/0000-0002-3866-2830 |
Vorlesung: | |
Modulnummer: | 10-207-0003 |
Moodlekurs: | Die Anmeldung ist geschlossen. Falls Sie im Almaweb rechtzeitig eingeschrieben waren aber noch nicht im Moodlekurs, melden Sie sich bitte. |
Bestätigte Anrechenbarkeit: | SQ B.Sc. Informatik & B.Sc. DH, Kernmodul B.Sc. DH |
Literatur: | Andy Field, Jeremy Miles, Zoe Field. Discovering Statistics Using R. |
Kontakt: | jtiepmar(at)informatik.uni-leipzig.de |
Materialien aus den Vorjahren.
Die Vorlesungsfolien können im Laufe des Semesters aktualisiert werden. Zur Klausurvorbereitung sollten die aktuellsten Folien verwendet werden.
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Die Begleitmaterialen finden sich im Kursbereich (Moodle).
Woche | Thema | Folien | VOD (Vorlesung On Demand) |
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12.10 | Organisation | Präsentation Druckversion | Download(75 MB) |
19.10 | Empirische Forschung | Präsentation Druckversion | Download(95 MB) Youtube |
26.10 | Statistische Modelle | Präsentation Druckversion | Download(97 MB) Youtube |
02.11 | Visualisierung | Präsentation Druckversion | Download(137 MB) Youtube |
09.11 | Grundannahmen Parametrischer Verfahren (Shapiro-Wilk, Levene, Hartleys Fmax) | Präsentation Druckversion | Download(119 MB) Youtube |
16.11 | Kovarianz & Korrelation (Pearson, Kendall, Spearman) | Präsentation Druckversion | Download(95 MB) Youtube |
23.11 | Lineare Regression (AIC) | Präsentation Druckversion | Download(133 MB) Youtube |
30.11 | Vergleich zweier Mittelwerte (t-Test) | Präsentation Druckversion | Download(83 MB) Youtube |
07.12 | Vergleich mehrerer Mittelwerte (ANOVA & ANCOVA) | Präsentation Druckversion | Download(118 MB) Youtube |
14.12 | ANOVA - Mehrfaktoriell, Abhängig, Gemischt | Präsentation Druckversion | Download(121 MB) Youtube |
04.01 | Nichtparametrische Testverfahren (Wilcoxons Rangsummen, Mann-Whitney, Wilcoxons Vorzeichen-Rang, Kruskal-Wallis, Jonckheere-Terpstra, Friedmans ANOVA) |
Präsentation
Druckversion Folienänderungen |
Download(126 MB) Youtube |
11.01 | Kategorische Daten (Chi Quadrat, Log-Lineare Analyse) | Präsentation Druckversion | Download(120 MB) Youtube |
18.01 | Explorative Faktoranalyse (Principal Component Analysis) | Präsentation Druckversion | Download(153 MB) Youtube |
25.01 | Logistische Regression (Log-Likelihood, Odds-Ratio, BIC, Wald-Statistik) | Präsentation Druckversion | Download(113 MB) Youtube |
01.03 | MANOVA | Präsentation Druckversion | Download(107 MB) Youtube |
08.03 | Mehrstufige / Hierarchische Modelle (Multilevel Models) | Präsentation Druckversion | Download(160 MB) Youtube |
Siehe Orga-Vorlesung und Moodle-Kurs