Statistik leicht gemacht

• Übersicht und Beispiele: In welchen Bereichen wird Statistik eingesetzt?
• Einführung in die Wissenschaftstheorie
• Überblick zu Designs quantitativer Studien
• Stichprobe, Population und Repräsentativität
• Anwendung von beschreibender Statistik
• Anwendung von schliessender Statistik
• Statistische Tests (Null-Hypothesen testen)
• Auswahl und Beurteilung statistischer Tests
• Zwei zentrale Konzepte: p-Wert und Konfidenzintervall
• Lineare Regression
• Effektgrössen (Cohens d, Hedges g)
• Risk Rations, Odds Ratios
• Lesen und verstehen von wissenschaftlichen Artikeln
• Fragebogen, Assessments (Gütekriterien, Datenverarbeitung)
• Praktische Anwendung in R

• Inputreferate des Dozenten
• E-Learning
• Übungen
• Vertiefung und Anwendung in Gruppenarbeiten anhand ausführlicher Beispiele. Inhalte werden teilweise im Selbststudium erarbeitet.
• Skripte und Übungsmaterialien zum Selbststudium sind via Moodle-Plattform zugänglich.

Der Kompetenznachweis besteht aus einer Projektarbeit, welche zum Ziel hat, die Kenntnisse aus dem Fachkurs auf konkrete Forschungsfragen anzuwenden. Als Grundlage für diese Projektarbeit stehen verschiedene Datensätze zur Verfügung, zu welchen Fragestellungen bearbeitet werden. Die erarbeiteten Ergebnisse werden in Form eines wissenschaftlichen Posters am letzten Kurstag den Kolleginnen und Kollegen vorgestellt. Im Anschluss an die Präsentation werden offene Fragen diskutiert.

• Gesundheitsfachpersonen, die das Potential statistischen Denkens erschliessen und die Kenntnisse in der Praxis anwenden wollen.
• Zukünftige Master of Science-Studierende, die ihr statistisches Wissen erweitern oder auffrischen wollen.
• Study Nurses und Clinical Research Coordinator, die ihr statistisches Wissen und Verständnis ausbauen wollen.
• Dozentinnen, Dozenten, Lehrbeauftragte von Hochschulen und Fachhochschulen, die ihr statistisches Wissen vertiefen möchten.

Kursspezifische Zulassungsbedingungen
 

• Englischkenntnisse B2
• Sie benötigen einen internetfähigen Laptop.
• Sie verfügen über Grundkenntnisse in den Office-Programmen.
• Sie haben die Statistiksoftware R auf ihrem Laptop installiert (Gratissoftware); einen Link dafür erhalten Sie vor dem Kursstart.

• Durchführung 2020: 8 Kurstage, Mai bis Juni 2020, ca. 100 Stunden Selbststudium, total 150 Stunden studentischer Arbeitsaufwand
• Durchführung 2021: 6 Kurstage, die Kurstage haben einen Umfang von 30 Lektionen Präsenzunterricht und 30 Lektionen begleitetem Lernen. Sie absolvieren zudem ca. 60 Stunden Selbststudium. Total 120 Stunden studentischer Arbeitsaufwand.

Durchführung 2020

• Montag, 4. Mai 2020

• Dienstag, 5. Mai 2020

• Montag, 18. Mai 2020

• Dienstag, 19. Mai 2020

• Dienstag, 2. Juni 2020

• Mittwoch, 3. Juni 2020

• Montag, 15. Juni 2020

• Dienstag, 16. Juni 2020 (Posterpräsentation)

Durchführung 2021

• Dienstag, 16. März 2021

• Mittwoch, 17. März 2021

• Dienstag, 23. März 2021

• Mittwoch, 24. März 2021

• Montag, 29. März 2021

• Dienstag, 6. April 2021 (Posterpräsentation)

Der Unterricht findet im Blended-Learning Format statt: von 8:30 bis 12:15 Uhr ist Präsenzunterricht mit Inputreferaten. Am Nachmittag werden E-Learnings und Übungen bearbeitet. Die Dozierenden sind ganztags präsent und stehen für Fragen zur Verfügung.

Anmeldeschluss: 24. November 2019
Start Fachkurs: 4. Mai 2020

• Durchführung 2020: CHF 2'500
• Durchführung 2021: CHF 2'300

Im Rahmen des Online-Anmeldeprozesses benötigen wir von Ihnen folgende Dokumente (im PDF-Format, max. 1 MB pro Dokument):

• Diplome
• Passfoto (im JPG-Format)

Bitte laden Sie diese Dokumente auch dann hoch, wenn Sie diese bereits im Rahmen einer anderen Anmeldung eingereicht haben. Wenn Sie Fragen oder Probleme bei der Online-Anmeldung haben, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.