• Einführung in R
• Deskriptive Statistik und grafische Darstellungen: 

1. Lagemaße (Mittelwert, Median, ...) 
2. Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, ...) 
3. Histogramm, Kerndichteplot
4. Bar-, Spine-, Mosaicplot 
5. Boxplot
6. Scatterplot (Streudiagramm)
7. Zusammenhangsmaße (Korrelation, Pearson & Spearman)

• Inferenzstatistik:

1. Chi-Quadrat-Tests 
2. Konfidenzintervalle 
3. Odds Ratios
4. (Binäre) logistische Regression 
5. Dummy-Codierung kategorialer Prädiktoren
6. (Univariate) einfache und multiple lineare Regression
7. t-Test und einfache Varianzanalyse
8. Mann-Whitney U-Test und Kruskal-Wallis H-Test 
9. Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltungen (PI) haben Anwesenheitspflicht / Mindestanwesenheit:  80% . Im Falle einer Abwesenheit ist die/der LV-Leiter/in nach Möglichkeit vorab zu informieren.

Die Lehrveranstaltung findet wöchentlich statt. Der Stoff wird vom Lehrveranstaltungsleiter in Theorieeinheiten vorgetragen und in Datensätzen vertieft. Die Leistung der Studierenden wird anhand diverser Übungsbeispiele sowie einer Prüfung beurteilt (s. u.).

• Nicht mehr als zweimaliges unentschuldigtes Fernbleiben.
• Aktive Teilnahme an den Computerübungen (8 Bonuspunkte für die Mitarbeit möglich).
• 4 Gruppenübungen mit insgesamt 10 Beispielen à 5 Punkte, d.h. 50 Punkte.
• Eine Multiple-Choice-Abschlussprüfung mit 20 Punkten.
• 6x ein Quiz mit je 2 Punkten. Die besten 5 Quizzes werden gewertet, d.h. 10 Punkte.
• Von den 80 Punkten insgesamt müssen für eine positive Benotung mindestens 70% erreicht werden.