Die Statistik gibt Forscherinnen und Forschern wertvolle datenanalytische Werkzeuge an die Hand, die wesentlich den grundlegenden Charakter von Wissenschaft und Erkenntnisgewinn beeinflussen. Statistik bietet die Möglichkeit, mathematische, theoretische und abstrakte Modelle oder Annahmen mittels empirisch nachgewiesener realer Effekte zu validieren.
Das Modul Statistik für die Digital Humanities lehrt Studierende des Fachs Digital Humanities diese grundsätzlichen Methoden mit einem Fokus auf die typischen Aufgaben und Probleme, die sich in dem sehr heterogenen geisteswissenschaftlich orientierten Fachbereich ergeben. Dadurch werden Studierenden bereits frühzeitig die Fähigkeiten vermittelt, einerseits Datenanalysen kritisch zu hinterfragen und andererseits die eigene Forschungsarbeit kompetent und mit der nötigen Objektivität zu strukturieren.
Angelegt ist der
Kurs als fakultätsinterne Schlüsselqualifikation, in Absprache mit den
jeweiligen Studiengangsverantwortlichen kann der Kurs aber auch flexibel
angerechnet werden. Bestätigt wurde bisher die Anrechenbarkeit als
SQ B.Sc. Informatik & B.Sc. DH, Kernmodul B.Sc. DH.
Neben einem grundlegenden Überblick über das Fach werden Methoden der Datenexploration und Visualisierung gelehrt und geübt. Weiterhin werden die Prinzipien empirischer, stichprobenbasierter Experimente sowie statistischer Testverfahren vermittelt und Verfahren zur Datenanalyse, bspw. Prädiktion oder Berechnung von Regression und Korrelation, beigebracht.
Die Vorlesung wird asynchon (voraufgezeichnet) zur Verfügung gestellt. Seminare werden synchron über BigBlueButton abgehalten.
Öffentliche Materialien (inkl. den Vorlesungsvideos) per Uniserver:
http://www.informatik.uni-leipzig.de/~jtiepmar/lehre/statdh/ws2021/