Statistisches Praktikum

Submitted by ruckdeschel on Tue, 07/13/2021 - 18:39
Person(s) in Charge
Prof. Dr. Peter Ruckdeschel and Dr. Tino Werner
Type
block course in R and case studies
KP
9KP
Workload
270h
Hours/Week
4.00h
Exam Type
active participation and term paper
Access Limits
None
Prerequisites
None
Location
Mo, 10-12, Tu 08-10, online/in BBB
Description

Das Statistische Praktikum ist ein Mathematisches Praktikum mit einem speziellen Fachbezug, das mit 9KP (im Master im Professionalisierungsbereich bis max. 12 KP) angerechnet werden kann Ziel ist der Erwerb von Kompetenzen in verschiedenen Bereichen der ange-wandten Statistik, die insbesondere berufsvorbereitend und -qualifizierend sein sollen.

Wie jedes Jahr ist der Kurs in zwei Teile geteilt: In den Monaten Oktober bis Dezember erfolgt montags und dienstags 08:15-09:45 Uhr ein R-Kurs im Gesamtumfang von 4 SWS, dieses Jahr angeboten durch Dr. Tino Werner; dieser wird nicht gesondert geprüft, vermittelt aber das Basiswissen, um im zweiten Teil softwaregestützt statistische Analysen durchführen zu können.

Im Anschluss an diesen R-Kurs erarbeiten die Studierenden ab Januar, typischerweise aber in den darauf folgenden Semesterferien im zweiten Teil der Veranstaltung in kleinen Gruppen (zu zweit bis zu viert) eigenständig statistische Beratungsfälle. Zentrale Plattform für die Bearbeitung dieser Beratungsfälle ist hierbei das Zentrum für Statistik in Oldenburg und Bremen ZeSOB, www.zesob.de; dieses koordiniert die Kooperation mit quantitativ ar-beitenden Arbeitsgruppen innerhalb der Universitäten, sowie mit außer-universitären Partnern.

Prüfungsleistung ist eine entsprechende nach den Maßgaben einer professionellen statistischen Analyse (wie in der Veranstaltung eingeübt) hinsichtlich Einheitlichkeit von Code und Analyse, Reproduzierbarkeit und Transparenz, sowie methodischer Korrektheit verfasster Bericht im Umfang von 20-40 Seiten (inklusive Code). Eine Anrechnung als Praktikum ist entweder für den Fach-Bachelor oder den Fach-Master möglich; eine Doppeltanrechnung, weder innerhalb des Professionalisierungsbereichs, noch jeweils simultan für Bachelor und Master ist nicht zulässig.

Der erhöhte Umfang ermöglicht eine gemeinsame Bearbeitung der Analyse in Gruppen zu zweit, was im Hinblick auf einen späteren Einsatz im Beruf
auch gewünscht ist. Zusätzlich erfolgt eine kurze mündliche Darstellung des Berichts im Umfang von ca 10 min von jedem Praktikanten einzeln. Im Regelfall erfolgt darüber hinaus eine Abschlusspräsentation mit den Partnern in Industrie oder an anderen Instituten mit einer an die jeweilige Zielgruppe angepassten Ansprache / Schwerpunktsetzung.

Für Studierende anderer Fächer ist die Teilnahme im Statistischen Praktikum grundsätzlich möglich. Eine Anrechenbarkeit wird dann für jeden Studiengang einzeln mit dem/der Verantwortlichen für den jeweiligen Studiengang vereinbart. Solche Abreden liegen bereits vor für die Studiengänge Umweltwissenschaften und Landschaftsökologie. Das Volumen der Anrechenbarkeit ist jeweils Teil der Abrede, kann also von Studiengang zu Studiengang variieren.

In Corona-Zeiten ist alles etwas anders: Der R-Kurs findet über BBB (im Meeting in StudIP) statt, komplizierter ist allerdings der zweite Teil. Hier bieten wir nachteilsfrei für die Studierenden an, mit dieser Phase zu warten, bis wieder ein echter Kontakt zu den Partnern erfolgen kann, die beraten werden sollen. Wer allerdings schneller – auch in Corona-Zeiten – abschließen will, kann dies auf synthetischen Daten auch direkt im Anschluss an den R-Kurs tun. Im Coronamodus ist KEINE Vor-Ort-Phase für die Transfers des Domänenwissens aus der Anwendung möglich; das Regelvolumen von 6 Wochen kontinuierlicher Arbeit bleibt erhalten. Für eine Anrechenbarkeit im  Volumen von 12 KP müssen entsprechend ein Regelvolumen von 8 Wochen
kontinuierlicher Arbeit belegt werden.

Format der Prüfungsleistung
(A) Hausarbeit / Ausarbeitung [100% der Note]
• Gruppenabgabe in Gruppen à 2-3; in Ausnahmen auch alleine
• bei Abgrenzung der Beiträge nach Absprache mit P. Ruckdeschel auch möglich mit unterschiedlichen KPs je Gruppenmitglied
• Umfang skaliert nach Gruppengröße (s.u.)
• Abgabeformat:
- alle benötigten Dateien und Grafiken zum Nachvollziehen und Reproduzieren des Berichts werden in ein Cloud-Share1 geschoben (auch: Roh-Daten)
- ein knitr- Dokument (-> https://yihui.name/knitr/) in Rmd / html oder Rnw / tex (Template von T. Werner)
• bei Bewertung Augenmerk auf Reproduzierbarkeit und Nachhaltigkeit (wiederverwendbarer, gut dokumentierter Code)

(B) Kurzpräsentation der Ergebnisse, mit kleinem Blick auf R-Code (üblicherweise beim Partner, im Coronarahmen: BBB-Präsentation)
• dient der Prüfung, dass alle auch mitgemacht haben (entscheidet nur: bestanden oder nicht)
• Dauer der Präsentation je nach Gruppengröße: 20 - 30 Min
• alle Gruppenmitglieder beteiligen sich an Präsentation

In der Hausarbeit / im Bericht muss adressiert werden:

  • Formulierung einer Forschungsfragestellung
  • Domänenhintergrund; ggf. wer ist als Betreuer mit involviert
  • Arbeitsaufteilung in der Abgabge-Gruppe
  • Daten: Quelle, ggf. Versuchsplan, Format, Dimensionen, Datenstruktur, Mess-Skalen ...
  • Beschreibung der eingesetzten Software
  • Explorative Analyse der Daten
  • Beschreibung der eingesetzten statistischen Methodik
  • Darstellung der Organisation des Codes
  • Auswertung
  • Literaturangabe unter Beachtung Maßgaben wissenschaftlicher Zitierweise, siehe auch https://www.uni-oldenburg.de/fileadmin/user_upload/sport/download/bjoernstaas/Merkblatt_Plagiat_Sport.pdf

 

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