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INSTITUT FÜR MEDIZINISCHE INFORMATIK, STATISTIK UND EPIDEMIOLOGIE

Prozesse im Sport statistisch analysieren und aufbereiten (09-001-0101)

Diese Seite gibt einen Überblick zur Veranstaltung "Fachspezifische Schlüsselqualifikationen I: Prozesse im Sport statistisch analysieren und aufbereiten" im Sommersemester 2024.

Informationen zur Veranstaltung

Verantwortlicher Dozent:
PD Dr. Christoph Engel
Ansprechpartner:
Volkmar Abel  (Lehrassistent)
Sprechzeit: dienstags von 14:00 Uhr bis 17:00 Uhr im Raum 241 oder nach persönlicher Vereinbarung

 

Die erste Vorlesung ist für den 3. April 2024 geplant, die ersten Übungen für den 9./10. April 2024.

Materialien

Die Materialien sowie weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie im aktuellen Moodle-Kurs https://moodle2.uni-leipzig.de/course/view.php?id=42905. Alle, die sich neu zum Modul angemeldet haben, werden etwas zeitversetzt nach Ende der Modulanmeldung automatisch durch AlmaWeb im Moodle-Kurs eingeschrieben, falls sie dies nicht schon selbst getan haben.

Skriptenheft

Das Skriptenheft "Methodensammlung zur Auswertung klinischer und epidemiologischer Daten" kann als Druckversion gegen einen Unkostenbeitrag von 3 € erworben werden. Die Termine für den Verkauf finden Sie im Moodle-Kurs.

Klausur

Dienstag, 9. Juli 2024
11:00 Uhr bis 12:30 Uhr
Großer Hörsaal Studienzentrum (Liebigstraße 27, Sockelgeschoss)

 

Dieser Klausurtermin ist auch von Wiederholern aus den Vorjahren wahrzunehmen.

Nur falls ein anerkannter Grund für eine Nicht-Teilnahme vorliegt (Krankschreibung, Genehmigung durch Prüfungsausschuss), ist eine Teilnahme zum Nachschreibtermin im September möglich.

Teilnahmeberechtigung

Zur Klausur ist zugelassen, wer sich ordnungsgemäß für das Modul angemeldet hat (Modulanmeldung über TOOL - auch in einem früheren Semester).

Klausurschwerpunkte

Thema: Deskription

Merkmalsarten, statistische Kenngrößen (Lokalisationsmaße, Streuungsmaße), Interpretation grafischer Darstellungen (z.B. Boxplot, Histogramm, Verteilungsfunktion)

Thema: Wahrscheinlichkeitsrechnung

Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes, Normalverteilung, Binomialverteilung, Quantile einer Verteilung

Thema: Beurteilung einer Stichprobe

Grundgesamtheit, Stichprobe, Standardfehler des Mittelwertes, Berechnen und Interpretieren von Konfidenzintervallen für Wahrscheinlichkeiten und für Messwerte

Thema: Statistische Tests

Statistische Hypothesen, Fehlentscheidungen (Fehler 1./2. Art), Power, p-Wert, Tests für Vergleich den Vergleich zweier Gruppen (unabhängige, abhängige Gruppen) bzgl. Mittelwert und Anteilen, Test zum Vergleich eines Mittelwertes mit Normwert; Auswahl eines adäquaten Tests, Test rechnen, Testergebnis (p-Wert) interpretieren

Thema: Zusammenhänge zweier Merkmale

Quantitative Merkmale: Darstellung von Messwerten im Scatterplot, Interpretation von Zusammenhangsmaßen (Korrelationskoeffizient, Parameter der Regressionsgleichung),
Qualitative Merkmale: Darstellung in Kontingenztafeln, Beurteilung durch X2-Test (siehe Thema Stat. Tests), Beschreibung durch OR

Thema: Studien

Grundprinzipien klinischer Studien, Methoden zur Herstellung von Vergleichbarkeit (z. B. Randomisation, Verblinden); Studiendesigns (prospektiv/retrospektiv, mono-/multizentrisch), Interpretation von Studienergebnissen; Epidemiologische Studientypen (Fall-Kontroll-Studien, Kohortenstudien), Verzerrungsquellen bei der Ergebnisse von Studien

Organisatorisches / Klausurverlauf

  • Die Dauer der Klausur beträgt 90 Minuten
  • Unterlagen, Skripte, Bücher können benutzt werden
  • Klausur besteht aus Text- und Rechenaufgaben
  • Zwischenrechnungen sind anzugeben
  • Taschenrechner mitbringen (nicht-kommunikationsfähig; programmierbar ist erlaubt)
  • Nicht erlaubt: Technische Kommunikationsgeräte (Handy, Laptop, Tablet)
  • Studentenausweis mitbringen
  • Für die Lösung von Klausuraufgaben können die Tabellen im Anhang des Skriptenheftes nötig sein. Bitte bringen Sie das Skriptenheft bzw. die Tabellen ausgedruckt zur Klausur mit!

Nachschreibeklausur

Dienstag, 24. September 2024
10:30 Uhr bis 12:00 Uhr
Großer Hörsaal Härtelstraße (Härtelstraße 16-18, 5. Etage)