| Dozent*innen | im Semester | Angebotene Prüfungsleistung |
|---|---|---|
| Dr. phil. Dipl.-Psych. Melanie Ebener | SoSe/WiSe | 1 LP |
Termine und Anmeldung
Das Labor findet regulär im WiSe und SoSe statt. Ein Durchgang umfasst 3 Termine. Diese werden über die Moodle-Gruppe der Fakultät „Laborübersicht Fakultät 7“ bekanntgegeben im neuen Moodle unter https://moodle.uni-wuppertal.de, es wird Studierenden empfohlen, sich dort generell einzuschreiben.
In der Bekanntgabe dort sind auch die Anmeldemodalitäten enthalten. Die Teilnehmerzahl ist begrenzt.
Voraussetzung
Bearbeiten einer Aufgabenliste zur Vorbereitung, möglich ab dem 1. Semester
Software
MS Excel 2016 unter Windows. Studierenden mit anderen Excel-Versionen (z. B. MacOS) können auch teilnehmen, erhalten allerdings zu ihrer jeweiligen Version keine spezielle Beratung.
Ziele des Labors
Studierende können a) Diagramme lesen, verstehen und kritisieren, b) Diagrammtypen entsprechend einer Fragestellung auswählen, c) Diagramme für wissenschaftliche Zwecke erstellen sowie schriftlich und mündlich präsentieren
Ablauf:
1) Vor Beginn bekommen die Studierenden eine Liste von Excel-Funktionen bereitgestellt, die vor dem ersten Termin vorzubereiten ist.
2) Einführung (theoretischer Teil): Einführung in
- verschiedene Skalenniveaus,
- das Arbeiten mit Datentabellen in Excel 2016,
- die Auswahl geeigneter Diagrammtypen zur jeweiligen Fragestellung,
- die Gestaltung korrekter Diagramme für wissenschaftliche Zwecke.
3) Praktischer Teil (Workshop): Es gibt eine Einführung (nur) in ausgewählte Excel-Funktionen. Die Studierenden erarbeiten auf Basis vorgegebener Daten geeignete Diagramme, eine Präsentation und eine schriftliche Beschreibung. Dies wird in Heimarbeit fortgesetzt.
4) Die Ergebnisse werden im Plenum präsentiert und diskutiert und ggf. im Anschluss gemäß Hinweis der Dozent*innen noch einmal überarbeitet.
Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf sozialwissenschaftlichen Daten, wie sie in der Arbeitswissenschaft und im Arbeitsschutz verwendet werden, jedoch ist der Laborinhalt auch nützlich als allgemeine Vorbereitung auf Datenvisualisierung in anderen Themenfeldern.
