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Studiengang	Umweltingenieurwesen
Zugehörige Kurse / Gewichtung	Kurscode Kursbezeichnung Gewichtung n.BA.UI.Daan.15HS.V Datenanalyse 100%
Status	Wahlpflichtmodul
*Typus	R  Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
Geltende Rechtsordnungen	RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Umweltingenieurwesen
Vorausgesetzte Module	siehe Modulguide (es werden keine Module oder Kurse vorausgesetzt, sondern Kompetenzen, welche Sie mitbringen)
Anschlussmodule	keine
Bemerkungen	-
Telefon Modulverantwortliche	+41 (0)58 934
E-Mail Modulverantwortliche	xkfp@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
M Minor course/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)

Status	Wahlpflichtkurs
*Typus	R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- oder Zusatzkenntnissen)
Geltende Rechtsordnungen	RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Umweltingenieurwesen
Gesamtarbeitsaufwand  in Lektionen	Semester 5. Semester Kontaktstudium 4 Begleitetes Selbststudium 24 Autonomes Selbststudium 32 Total Workload 60
Dozierende, Referenten/Innen, Mitarbeitende	Peter Kauf
Zu erreichende Kompetenzen	Fach- und Methodenkompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, Konzepte der statistischen Datenanalyse kreativ auf ihre eigene Forschungsarbeit anzuwenden Daten und Resultate mit Hilfe von deskriptiver Statistik und Visualisierung zugänglich zu machen aus Daten und Resultaten mittels Inferenzstatistik generalisierende Schlüsse zu ziehen klare Hypothesen für ihre Forschungsvorhaben zu formulieren Resultate sowie statistische Methoden kritisch zu hinterfragen ihre Experimente so zu planen, dass mit den vorhandenen Ressourcen ein maximaler Ertrag erreicht wird (i.B. so, dass zu erwartende Effekte auch tatsächlich signifikant herauskommen) mit R selbständig zu arbeiten, i.B. sich der vorhandenen Hilfsmittel (Google, R-Hilfe) mutig und zuversichtlich zu bedienen. Sachverhalte einerseits klar und gleichzeitig attraktiv formulieren zu können (wissenschaftliches storytelling)   Selbstkompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, Frustration und Konfliktsituationen auszuhalten ihre Überlegungen transparent zu formulieren, sowie diese konkret und mutig umzusetzen (reflektiertes "Let's do it") Toleranz gegenüber dem eigenen Unverständnis leben zu können   Sozialkompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, Prozesse in Kleingruppen wahrzunehmen und ins Produktive zu führen – auch bei schwierigen Themen. Unverständnis anzusprechen und dieses als momentanen Status produktiv zu akzeptieren. angemessenes Feedback zu geben und Feedback zu empfangen Alle relevanten Beteiligten aktivieren zu können Im Bereich Gruppendynamik Elemente der Sachebene und der psychosozialen Ebene zu unterscheiden (Schwieriges Thema vs. Frustgefühle)
Lerninhalte	Statistik und R: Grundlagen (Desktop, Arbeiten mit R, Operationen, Vektoren, Matrizen); Import / Export von Daten (von und nach Excel) Datentypen (metrisch, ordinal, dichotom, Entsprechungen in R) Loops („for“), Conditions („if“) und Anwendungen auf Datenhandling beschreibende Statistik (Lage- und Streumasse, Visualisierungen) Simulation von Daten (für Versuchsaufbauszenarien) typische Diagramme, Customization statistische Tests (parametrisch, nicht-parametrisch) Varianzanalyse (1- und mehrfaktoriell) Regression (einfache und multiple, Darstellungsmethoden) Wissenschaftliches Arbeiten: Auffinden von passenden Daten aus dem eigenen Forschungsgebiet Formulieren von Hypothesen Wissenschaftliches Storytelling
Unterrichtssprache	Deutsch (einige Teile der Unterlagen sind in Englisch)
Präsenzverpflichtung	Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Leistungsnachweis	Erfahrungsnote 100%: Selbständige schriftliche Arbeit in Form eines wissenschaftlichen Papers. Grundlage bilden (im Idealfall) selbst ausgesuchte Daten aus dem eigenen Forschungsbereich.
Bibliographie	keine (Kursunterlagen)
Erforderliche Vorkenntnisse	siehe Modulguide
Anschlusskurse	-
Bemerkungen	-
Telefon Modulverantwortliche	+41 (0)58 934
E-Mail Modulverantwortliche	xkfp@zhaw.ch

*Typus:
C Core course/module (Kerngebiet eines Studienprogrammes)
R Related course/module (Unterstützung des Kerngebiets mit Vermittlung von Vor- und Zusatzkenntnissen)
M Minor course/module (Wahl- oder Ergänzungskurs/-modul)