Study planning via TUMonline
Please use TUMOnline primarily for your study planning. Lecture times and rooms, as well as registration for courses and exams, can only be found there. The courses presented here are intended primarily as an overview of the chair's offerings.
Registration for courses
We recommend that you register for each lecture via TUMonline! For courses with limited enrollment (usually practical courses), you must register via TUMonline during the registration period.
Registration and deregistration for exams
All students must adhere to the registration and deregistration deadlines of the TUM School of Engineering and Design. Registration is also required for participation in make-up exams in the following semester.
Course portfolio
This overview shows the course portfolio. Please note that not all courses are offered every semester. The teaching assignments complement the portfolio, providing particular insights into industry, federal agencies, or committee work.
Angewandte Statistik
| Vortragende/r (Mitwirkende/r) | |
|---|---|
| Nummer | 0000004947 |
| Art | Seminar |
| Umfang | 3 SWS |
| Semester | Wintersemester 2025/26 |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Stellung in Studienplänen | Siehe TUMonline |
| Termine | Siehe TUMonline |
- 17.10.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 24.10.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 31.10.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 07.11.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 14.11.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 21.11.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 28.11.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 05.12.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 12.12.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 19.12.2025 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 09.01.2026 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 16.01.2026 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 23.01.2026 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 30.01.2026 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
- 06.02.2026 10:00-11:30 Online: Videokonferenz
Teilnahmekriterien
Lernziele
Nach Teilnahme an der Modulveranstaltung kennen die Studierenden zentrale statistische Verfahren zur Auswertung mehrfaktorieller Versuchspläne und sind in der Lage,
• … mehrfaktorielle Verfahren (mehrfaktorielle ANOVA mit und ohne Messwiederholung, multiple Regression) auf neue Datensätze anzuwenden.
• … zugehörige Ergebnisse zu interpretieren.
• … die Eignung eines Verfahrens zur Prüfung einer bestimmten Fragestellung zu beurteilen.
• … Zusammenhänge in multivariaten Datensätzen anhand explorativer Faktorenanalyse auf zugrundeliegende Konstrukte zurückzuführen.
• … Unterschiede zwischen klassischen Hypothesentests und der Vorgehensweise im Rahmen der Bayes Statistik nachzuvollziehen.
Außerdem können die Studierenden eigene Fragestellungen mit mehreren unabhängigen Variablen umsetzungsorientiert formulieren, die Umsetzung konkret planen, geeignete Methoden zur Exploration und statistischen Auswertung wählen, die Datenerhebung selbständig durchführen und die Ergebnisse adäquat aufbereiten, präsentieren und diskutieren.
• … mehrfaktorielle Verfahren (mehrfaktorielle ANOVA mit und ohne Messwiederholung, multiple Regression) auf neue Datensätze anzuwenden.
• … zugehörige Ergebnisse zu interpretieren.
• … die Eignung eines Verfahrens zur Prüfung einer bestimmten Fragestellung zu beurteilen.
• … Zusammenhänge in multivariaten Datensätzen anhand explorativer Faktorenanalyse auf zugrundeliegende Konstrukte zurückzuführen.
• … Unterschiede zwischen klassischen Hypothesentests und der Vorgehensweise im Rahmen der Bayes Statistik nachzuvollziehen.
Außerdem können die Studierenden eigene Fragestellungen mit mehreren unabhängigen Variablen umsetzungsorientiert formulieren, die Umsetzung konkret planen, geeignete Methoden zur Exploration und statistischen Auswertung wählen, die Datenerhebung selbständig durchführen und die Ergebnisse adäquat aufbereiten, präsentieren und diskutieren.
Beschreibung
Das Modul Angewandte Statistik vermittelt Kenntnisse über zentrale statistische Verfahren zur Analyse mehrfaktorieller Versuchspläne sowie zur Aufbereitung, Darstellung und Interpretation zugehöriger Kennwerte. Inhaltliche Schwerpunkte der Veranstaltung bilden die mehrfaktorielle Varianzanalyse mit bzw. ohne Messwiederholung sowie die multiple Regression und ihre Anwendung im Rahmen des allgemeinen linearen Modells. Zur explorativen Aufbereitung multivariater Datensätze werden faktorenanalytische Verfahren werden behandelt. Als Alternative zum klassischen Hypothesentest erfolgt eine Einführung in die statistische Inferenz nach Bayes. Die statische Auswertung wird anhand von R und RStudio demonstriert. Parallel zu den statistischen Methoden werden wichtige Aspekte der Versuchsplanung behandelt.
Inhaltliche Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Deskriptiv- und Inferenzstatistik werden für den Besuch der Veranstaltung dringend empfohlen. Zugehörige Inhalte (Deskriptivstatistik, einfaktorielle Verfahren wie t-Test, ANOVA und einfache lineare Regression) finden Sie unter anderem in:
• Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2011). Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Add-on (2. Aufl., Deutsche Erstausgabe). Grundlagen Psychologie. Weinheim [u.a.]: Beltz.
• Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London, Thousand Oaks, New Delhi, Singapore: Sage.
Wir empfehlen für den Besuch der Veranstaltung statistische Grundkenntnisse, wie sie in der Veranstaltung "Versuchsplanung und Statistik" vermittelt werden.
Kenntnisse in SPSS oder einer vergleichbaren Statistiksoftware (z.B. Jasp; R) sollten zumindest in Ansätzen vorhanden sein.
• Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2011). Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Add-on (2. Aufl., Deutsche Erstausgabe). Grundlagen Psychologie. Weinheim [u.a.]: Beltz.
• Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London, Thousand Oaks, New Delhi, Singapore: Sage.
Wir empfehlen für den Besuch der Veranstaltung statistische Grundkenntnisse, wie sie in der Veranstaltung "Versuchsplanung und Statistik" vermittelt werden.
Kenntnisse in SPSS oder einer vergleichbaren Statistiksoftware (z.B. Jasp; R) sollten zumindest in Ansätzen vorhanden sein.
Studien-, Prüfungsleistung
Die Modulnote ergibt sich aus einer schriftlichen Klausur zum Semesterende (Dauer 90 Minuten). Anhand der schriftlichen Prüfung werden Lernergebnisse der Vorlesung anhand von Verständnis- sowie Wissensfragen zur Funktions- und Vorgehensweise der statistischen Auswertung mittels der behandelten Verfahren geprüft. Diese werden durch kurze Rechenaufgaben sowie Aufgaben zur Interpretation der statistischen Auswertung (u.a. basierend auf den Ausgaben eines der vorgestellten Statistikprogramme) ergänzt. Offene Fragen können mit Auswahl- und Ergänzungsfragen kombiniert auftreten. Außer Schreibgerät sowie einem nicht programierbaren Taschenrechner sind keine Hilfsmittel zugelassen.
Empfohlene Literatur
• Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2011). Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Add-on (2. Aufl., Deutsche Erstausgabe). Grundlagen Psychologie. Weinheim [u.a.]: Beltz.
• Field, A. P. (2009). Discovering statistics using SPSS: (and sex and drugs and rock 'n' roll) / Andy Field (3rd ed.). Introducing statistical methods. Los Angeles i.e. Thousand Oaks, Calif., London: SAGE Publications.
• Bortz, J., & Weber, R. (2005). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler: Mit 242 Tabellen (6., vollst. überarb. und aktualisierte Aufl.). Springer-Lehrbuch. Heidelberg: Springer Medizin.
• Bühner, M., & Ziegler, M. (2012). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler ([Nachdr.]). ps Psychologie. München [u.a.]: Pearson.
• Döring, N., Bortz, J., & Pöschl, S. (2016). Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften (5., vollst. überarb., aktualisierte und erw. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
• Field, A. P. (2009). Discovering statistics using SPSS: (and sex and drugs and rock 'n' roll) / Andy Field (3rd ed.). Introducing statistical methods. Los Angeles i.e. Thousand Oaks, Calif., London: SAGE Publications.
• Bortz, J., & Weber, R. (2005). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler: Mit 242 Tabellen (6., vollst. überarb. und aktualisierte Aufl.). Springer-Lehrbuch. Heidelberg: Springer Medizin.
• Bühner, M., & Ziegler, M. (2012). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler ([Nachdr.]). ps Psychologie. München [u.a.]: Pearson.
• Döring, N., Bortz, J., & Pöschl, S. (2016). Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften (5., vollst. überarb., aktualisierte und erw. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.