WMQD_01.qmd

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title: "Wissenschaftliche Methoden - Quantitative Datenanalyse"
subtitle: "Erster Termin"
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    footer: "WMQD | Karsten Lübke"
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## Herzlich Wilkommen!

Aus der [Data-Literacy-Charta](https://www.stifterverband.org/charta-data-literacy):

> Data Literacy umfasst die Datenkompetenzen, die für alle Menschen in einer durch Digitalisierung geprägten Welt wichtig sind. Sie ist unverzichtbarer Bestandteil der Allgemeinbildung.

<br> 

Gehen wir es an ...

## Über mich &#x1F913;

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- Prof. Dr. rer.nat. Karsten Lübke (m), seit 2009 an der FOM Dortmund

- Wie John Tukey sagte:

> The best thing about being a statistician is that you get to play in everyone's backyard.

- {{< fa envelope >}}:  [karsten.luebke@fom.de](<mailto:karsten.luebke@fom.de>)

- {{< fa brands twitter >}}:  [@luebby42](https://twitter.com/luebby42)


## \#FOMforscht

Vorträge:

- 11th International Conference on Teaching Statistics (Rosario, Argentinien): *Causal Diagrams for Descriptive Statistics*

- European Conference on Data Analysis 2022 (Neapel, Italien): *Acting Data-Driven -- But How?*

## Wünsche von mir

&#x1F4DB; Stellen Sie bitte ein Namensschild auf.

&#x270F; Arbeiten Sie aktiv mit.

&#x1F937; Stellen Sie Fragen.

&#x1F4AA; [https://tweedback.de/exgu](https://tweedback.de/exgu)


## Stimmung?

Auf einer Skala von *OlafScholz*, wie geht es Ihnen heute? 

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<img src="img/Scholz.jpeg" alt="drawing" width="450"/>
</center>

::: {.aside}
Quelle: [@MMagdowski](https://twitter.com/MMagdowski/status/1443100157487296512)
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## Erinnerung

Lernen ist kein Zuschauersport!

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</center>

::: {.aside}
[via GIPHY](https://media.giphy.com/media/3o6Zt90p6NgiyoN4Mo/giphy.gif)
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## Tipps für den Vorlesungserfolg

- Kommen Sie zur Vorlesung!

- Vermeiden Sie Ablenkung.

- Arbeiten Sie die Vorlesung von Anfang an **vor** und nach. Nutzen Sie dafür die Studienbriefe.

- Stellen Sie Fragen.

- Unterstützen Sie sich gegenseitig.

## Didaktische Hinweise

- An den Präsenzterminen werden wir zusammen interaktiv an Fallstudien arbeiten.

- Wir werden [tweedback.de](https://tweedback.de/) als Classroom Response System nutzen.

- Außerdem werde ich *zufällig* Studierende drannehmen.

- Jede Vorlesung wird mit einer Wiederholung beginnen.

Es gibt wissenschaftliche Belege, dass dies sich positiv auf den Lernerfolg auswirkt!

## Lernergebnisse

Die Studierenden können nach erfolgreichem Abschluss des Moduls: 

- die Grundlagen und Grundbegriffe quantitativer Datenanalyse beschreiben,

- Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik auswählen und anwenden,

- die Ergebnisse statistischer Methoden interpretieren,

## Lernergebnisse (Fortsetzung) 

- den Bezug von wirtschaftswissenschaftlichen Forschungsfragen sowie Forschungshypothesen zu quantitativen Methoden herstellen,

- grundlegende quantitative Methoden in einer wissenschaftlichen Arbeit diskutieren,

- eine empirisch quantitative wissenschaftliche Arbeit durchführen und verfassen, insbes. auch in Vorbereitung auf die Projektarbeiten und die Abschlussarbeit,

- Auswertungen mit R durchführen.

## Prüfungsleistung

- Hausarbeit

- Klausur 90 Minuten

Seminararbeit und Klausur gehen jeweils zu 50\% in die Modulnote ein, beide Prüfungsleistungen müssen mit mindestens 4,0 bewertet werden.

Beachten Sie die im OC hinterlegten Fristen!

## Workload

- Präsenzstunden: 64,0 UE

- Strukturiertes Eigenstudium 97,00 ZStd

- Student Consulting/Praxistransfer: 55,00 ZStd

- Workload gesamt: **200,0 ZStd**

- ECTS-Credit Punkte: 8

## Wünsche und Anregungen

Ich möchte von Ihnen lernen: Wie kann die Vorlesung ein Erfolg werden?

- Denken Sie an eine Vorlesung die Sie besonders gut fanden. Warum?

- Denken Sie an eine Vorlesung die Sie besonders schlecht fanden. Warum?

[https://bit.ly/3qjxRGU](https://bit.ly/3qjxRGU)



## Heutiges Thema &#127979;

- Organisatorisches

- Erste Daten - Erstkontakt mit R


## UN Ziele

> Die Agenda 2030 mit ihren 17 Zielen für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) ist ein globaler Plan zur Förderung nachhaltigen Friedens und Wohlstands und zum Schutz unseres Planeten. 

::: {.aside}
Quelle: [https://unric.org/de/17ziele/](https://unric.org/de/17ziele/)
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Gucken wir uns dazu mal Daten an ...

## UN Ziel 1: Keine Armut

<iframe src="https://upgrader.gapminder.org/q/21/embed?hasBorder=true&hasOpenSansFont=false" title="92% of people get this question wrong" width="100%" height="500" style="border:none;"></iframe>

## Sie kommen zum eRfolg!

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<img src="https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations/raw/main/rstats-artwork/r_first_then.png" alt="eRfolg" width="450"/>
</center>

::: {.aside}
Quelle: [@allisonhorst](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations)
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## Reproduzierbarkeit durch R Markdown

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<img src="https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations/raw/main/rstats-artwork/reproducibility_court.png" alt="R Markdown" width="700"/>
</center>

::: {.aside}
Quelle: [@allisonhorst](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations)
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## Fallstudie &#x1F4BB;

- Lokal: RStudio durch klick auf `WMQD-WiSe-2022.Rproj` starten.

- RStudio Cloud: In **Ihr** Projekt einloggen. 

Datei `Gummibaerchen.Rmd` im Ordner `fallstudie` öffnen.


## Arbeiten in R Studio


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<img src="img/Kochen_mit_RStudio.png" alt="R Studio" width="850"/>
</center>


## YAML Header

Im *YAML Header* stehen Informationen über unser Dokument.


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<img src="img/YAML-Gummibaerchen.png" alt="YAML" width="700"/>
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## Code Chunks

In den *Code Chunks* stehen die R Befehle.

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<img src="img/Chunk-Gummibaerchen.png" alt="Chunk" width="700"/>
</center>


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## Zusammenknüpfen

Text, Code und Ausgabe wird über `Knit` zusammengeknüpft.

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<img src="img/Knit.png" alt="Knit" width="200"/>
</center>

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## eRfolg?


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<img src="img/Erfolg-Gummibaerchen.png" alt="eRfolg?" width="850"/>
</center>