Spezielle Statistik und Versuchswesen
- Fakult?t
Fakult?t Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur (AuL)
- Version
Version 2 vom 03.05.2023.
- Modulkennung
44B0678
- Niveaustufe
Bachelor
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- H?ufigkeit des Angebots des Moduls
nur Wintersemester
- Dauer des Moduls
1 Semester
- Kurzbeschreibung
In vielen Bereichen des Gartenbaues sind vertiefte Kenntnisse in spezifischen statistischen Methoden erforderlich. Die Erlangung von Kenndaten zur Steuerung der Produktion verlangt besondere Kenntnisse über die Planung und Auswertung von Versuchen und über die Datenerfassung, um dann durch eine sachgerechte statistische Auswertung zu korrekten Entscheidungen zu kommen, natürlich unter Berücksichtigung eines gewissen Fehlerrisikos.
- Lehr-Lerninhalte
Vertiefte Kenntnisse in statistischen Methoden: Modellierung von Daten mit Hierarchie, Subsamplingstruktur, Messwiederholungen; vertiefte Kenntnisse in der Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen im pflanzentechnologischen Bereich: Betrachtung wichtiger Versuchsdesigns wie Blockanlage, Lateinisches Quadrat, Spaltanlage, Streifenanlage; Kenntnisse im Umgang mit Software: Auswertung von Versuchsergebnissen mittels bedeutender Statistikprogramme.
- Gesamtarbeitsaufwand
Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 135 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").
- Lehr- und Lernformen
Dozentengebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 32 Vorlesung Online - 20 ?bung Online - 5 Sonstiges Online Fragestunde Dozentenungebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 28 Veranstaltungsvor- und -nachbereitung - 10 Literaturstudium - 25 Prüfungsvorbereitung - 15 Arbeit in Kleingruppen -
- Weitere Erl?uterungen
Es handelt sich um eine synchrone Lehrveranstaltung welche durch asynchrone Vorlesungselemente erg?nzt werden kann.
- Benotete Prüfungsleistung
- Portfolio-Prüfungsleistung oder
- Klausur oder
- mündliche Prüfung
- Bemerkung zur Prüfungsart
Standardprüfungsart ist die Portfolio-Prüfungsleistung (Im Falle der Abweichung wird eine der genannten alternativen Prüfungsarten von der*dem Prüfenden ausgew?hlt und bei Veranstaltungsbeginn bekanntgegeben)
- Prüfungsdauer und Prüfungsumfang
Die Portfolio Prüfung besteht aus den Teilprüfungen:
E-Klausur (30 Min., max. 25%) + E-Klausur (30 Min., max. 25%) + Klausur (60 Min., max. 50% der zu erreichenden Gesamtpunktzahl)
- Empfohlene Vorkenntnisse
Inhalte der Module ?Einführung in die Statistik‘ und ?Angewandte Statistik und Versuchswesen‘ werden vorausgesetzt.
- Wissensverbreiterung
Studierende haben ein fundiertes und umfassendes Wissen über statistische Methoden, die in der Pflanzenproduktion Relevanz haben. Sie haben ein kritisches Verst?ndnis über die Prinzipien, die den statistischen Methoden zu Grunde liegen.
- Wissensvertiefung
Sie sind in der Lage gem?? der Versuchsfrage die richtigen statistischen Verfahren auszuw?hlen, sie verstehen den Zusammenhang zwischen statistischen Methoden und der Versuchsplanung und w?hlen je nach Problemstellung die geeignetste Versuchsstrategie aus.
- Wissensverst?ndnis
Sie wenden die Methoden der Datenanalyse auf Fragestellungen der Praxis an.
- Nutzung und Transfer
Sie setzen neben der standardm??igen statistischen Software auch fortgeschrittene Software ein, die zur L?sung komplexer Probleme notwendig ist, beispielsweise SPSS. Sie erheben, sammeln und übertragen Daten.
- Wissenschaftliche Innovation
Die Studierenden sind bef?higt, statistische Ergebnisse angemessen und selbst?ndig zu interpretieren.
- Kommunikation und Kooperation
Sie k?nnen die in Versuchen erlangten Ergebnisse analysieren und Entscheidungen herbeiführen, diese pr?sentieren und in praxisrelevante Empfehlungen umsetzen.
- Wissenschaftliches Selbstverst?ndnis / Professionalit?t
Die Studierenden berücksichtigen statistische Aspekte und sch?tzen die eigenen statistischen Methodenkompetenzen realistisch ein. Sie k?nnen sich in ihrem jeweiligen beruflichen Umfeld positionieren und fachlich diskutieren.
- Literatur
Dormann, Carsten F. Parametrische Statistik. Springer Berlin Heidelberg, 2013.
Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc., 2016. [https://r4ds.had.co.nz/]
K?hler, Wolfgang, Gabriel Schachtel, and Peter Voleske. Biostatistik: Einführung in die Biometrie für Biologen und Agrarwissenschaftler. Springer-Verlag, 2013.
Data Science for Agriculture in R unter schmidt-paul.github.io/DSFAIR/
- Zusammenhang mit anderen Modulen
Die Statistik Module sind aufeinander abgestimmt. Welche Module dies sind, ist dem Studienverlaufsplan in der jeweils gültigen Studienordnung zu entnehmen.
- Verwendbarkeit nach Studieng?ngen
- Musterstudiengang
- Musterstudiengang B.Sc. (01.03.2012)
- Pflanzentechnologie in der Agrarwirtschaft
- Pflanzentechnologie in der Agrarwirtschaft B.Sc. (01.09.2023)
- Modulpromotor*in
- Ulbrich, Andreas
- Weitere Lehrende
Schlehuber, Dennis