Statistik für Digital Humanities (StatDH)

Presumed Portrait of Nephwick the LineFinder

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.




Allgemeine Informationen

Verantwortlicher:Dr. Jochen Tiepmar
Vorlesung: Montag 11:15, SG 3-12
Modulnummer:10-207-0003
Moodlekurs:StatDH_SS20
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



Vorlesung

Materialien aus den Vorjahren.
Die Vorlesungsfolien können im Laufe des Semesters aktualisiert werden. Zur Klausurvorbereitung sollten die aktuellsten Folien verwendet werden.
Zur Reduzierung der Serverlast bei wiederholtem Anschauen können Sie die Videos per Rechtsklick -> Ziel speichern (oder dem jeweils passenden Äquivalent) lokal speichern. Die Begleitmaterialen finden sich im Kursbereich (Moodle).
Es gibt eine Youtube Playlist mit der die Vorlesung (hoffentlich) immer montags über Youtubes Empfehlungssystem propagiert wird, wenn diese gebookmarked wurde. (Ohne Gewähr, dass das wirklich funktioniert!)
WocheThemaFolienVOD (Vorlesung On Demand)
01 Organisation Präsentation Druckversion Download(530 MB) Youtube
02 Empirische Forschung Präsentation Druckversion Download(95 MB) Youtube
03 Statistische Modelle Präsentation Druckversion Download(97 MB) Youtube
04 Visualisierung Präsentation Druckversion Download(138 MB) Youtube
05 Grundannahmen Parametrischer Verfahren (Shapiro-Wilk, Levene, Hartleys Fmax) Präsentation Druckversion Download(119 MB) Youtube
06 Kovarianz & Korrelation (Pearson, Kendall, Spearman) Präsentation Druckversion Download(95 MB) Youtube
07 Lineare Regression (AIC) Präsentation Druckversion Download(133 MB) Youtube
08 Logistische Regression (Log-Likelihood, Odds-Ratio, BIC, Wald-Statistik) Präsentation Druckversion Download(113 MB) Youtube
09 Vergleich zweier Mittelwerte (t-Test) Präsentation Druckversion Download(83 MB) Youtube
10 Vergleich mehrerer Mittelwerte (ANOVA & ANCOVA) Präsentation Druckversion Download(103 MB) Youtube
11 ANOVA - Mehrfaktoriell, Abhängig, Gemischt Präsentation Druckversion Download(121 MB) Youtube
12 Nichtparametrische Testverfahren (Wilcoxons Rangsummen, Mann-Whitney, Wilcoxons Vorzeichen-Rang, Kruskal-Wallis, Jonckheere-Terpstra, Friedmans ANOVA) Präsentation Druckversion Download(126 MB) Youtube
13MANOVA Präsentation Druckversion Download(107 MB) Youtube
14Explorative Faktoranalyse (Principal Component Analysis) Präsentation Druckversion Download(153 MB) Youtube
15Kategorische Daten (Chi Quadrat, Log-Lineare Analyse) Präsentation Druckversion Download(120 MB) Youtube
16Mehrstufige / Hierarchische Modelle (Multilevel Models) Präsentation Druckversion Download(160 MB) Youtube




Seminare

Siehe Orga-Vorlesung und Moodle-Kurs