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ROCK YOUR LIFE!

„Mein schönster Moment war es mit anzusehen, wie sich mein Mentee durch meinen Zuspruch langsam öffnete, erkennbar selbstbewusster geworden ist und ich das Feedback bekommen habe, dass wir gut zusammenpassen. Meine Motivation bei ROCK YOUR LIFE! dabei zu sein ist es, dass ich es schön finde für jemanden da zu sein. Ich hatte damals selbst keine Kontakte, die sich um mich in diesem schwierigen Alter gesorgt haben. Da diese Möglichkeit bei mir leider verstrichen ist, möchte ich nun für andere, welche selbst in dieser Phase stecken, da sein.“

Das sind die Worte von Lina, einer Mentorin von ROCK YOUR LIFE! Wernigerode. Sie ist selbst Studentin an der Hochschule Harz und hat sich im 3. Semester dazu entschlossen, der Hochschul-Initiative ROCK YOUR LIFE! beizutreten und ihren Beitrag an die Gesellschaft zu leisten.

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Studentische Gruppen

Studentische Gruppen Initiativen im Studium Bikablo

So kommt Leben auf den Campus

Hochschulen bieten nicht nur den perfekten Nährboden für „Forschung und Lehre“ – als Begegnungsstätte unzähliger kreativer und aktiver Studierender herrscht ein pures Eigenleben auf dem Campus. Was sind also studentische Gruppen, wer hat dabei eigentlich den Hut auf und was bringt das schweißtreibende Engagement neben Vorlesungs- und Prüfungszeit?

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Grundlagen der Statistik: Kombinatorik – Variationen und Kombinationen

Um Wahrscheinlichkeiten auf Basis der klassischen Wahrscheinlichkeitsdefinition nach Pierre Simon de Laplace (Anzahl der für das gesuchte Ereignis relevanten Ergebnisse dividiert durch die Anzahl aller möglichen Ergebnisse) berechnen zu können, muss in vielen Fällen erst ermittelt werden, wie viele mögliche Ergebnisse eines Zufallsvorgangs überhaupt existieren. Um die Wahrscheinlichkeit dafür zu berechnen, eine 4-stellige PIN im ersten Versuch zu knacken, muss man beispielsweise wissen, wie viele Möglichkeiten es eigentlich gibt, vier Ziffern aus den Ziffern von 0 bis 9 zu einer 4-stelligen PIN zu kombinieren. Hierfür bedienen wir uns der sogenannten Kombinatorik, die wiederum vier „Basisfälle“ kennt: die Variation mit Zurücklegen, die Variation ohne Zurücklegen, die Kombination mit Zurücklegen und die Kombination ohne Zurücklegen. In diesem Blogpost soll kurz dargestellt werden, worin sich diese vier Fälle unterscheiden. Read more

Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – die Korrelationskoeffizienten nach Spearman und Kendall

Korrelation

Was sind Rangkorrelationskoeffizienten?

Liegen keine metrisch skalierten Daten vor, ist die Berechnung des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten (welcher zudem einen linearen Zusammenhang voraussetzt) nicht möglich. In diesem Fall (sowie auch in Fällen, in denen in metrischen Daten kein linearer Zusammenhang zu vermuten ist), können alternativ der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman sowie der Konkordanzkoeffizient nach Kendall berechnet werden. Read more

„Sorry. Ich bin raus!“

Exmatrikulation Studium Bikablo

Exmatrikulation (gegebenenfalls auch Beurlaubung, Studiengangwechsel)

Facebook-Gesicht Mark Zuckerberg hat es ebenso ereilt wie Regisseur und Oscar-Preisträger Stephen Spielberg, Microsoft-Gründer Bill Gates, Apple-Pionier Steve Jobs, Comedian und Schauspielerin Anke Engelke, Entertainer Stefan Raab oder Gitarren-Gott Eric Clapton: Sie alle haben mehr oder weniger freiwillig das Handtuch geworfen und ihr Studium an den Nagel gehängt: „Sorry. Aber ich bin raus!“

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Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient

Korrelation

Liegen metrisch skalierte Daten (natürlich bei beiden Variablen) vor, kann – wie im letzten Blogpost erläutert – der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson berechnet werden. Dieser ist aber ausschließlich ein Maß für die Stärke einer linearen Korrelation zwischen zwei Variablen. Liegt eine andere Form des Zusammenhangs – wie etwa ein quadratischer oder logarithmischer Zusammenhang – vor, wird dieser durch Bravais-Pearson nicht bzw. nicht vollumfänglich aufgedeckt. Bei der Interpretation des Korrelationskoeffizienten ist somit unbedingt zu berücksichtigen, dass ein niedriger Wert nicht bedeutet, dass zwischen den untersuchten Variablen keinerlei Zusammenhang besteht – er bedeutet lediglich, dass zwischen den untersuchten Variablen kein linearer Zusammenhang besteht. Read more

Grundlagen der Statistik: Was sind Zusammenhangsmaße – und warum ist Korrelation nicht gleich Kausalität?

Korrelation

Was sind Zusammenhangsmaße?

Während wir bislang immer nur eine Variable x (Lagemaße, Streuungsmaße, Schiefe und Wölbung, Grafiken) einzeln analysiert haben, sollen in den nachfolgenden Blogbeiträgen zwei Variablen x und y gleichzeitig betrachtet werden, um festzustellen, ob zwischen diesen ein Zusammenhang besteht. Dabei gilt, dass ein solcher Zusammenhang unterstellt werden kann – aber nicht existieren muss – wenn die Variablen miteinander korrelieren (d.h. sich gleichmäßig zueinander verhalten). Hierbei wird in gleichsinnige Korrelationen (größere x-Werte fallen mit größeren y-Werten, kleinere x-Werte fallen mit kleineren y-Werten zusammen) und gegensinnige Korrelationen (größere x-Werte fallen mit kleineren y-Werten, kleinere x-Werte fallen mit größeren y-Werten zusammen) unterschieden. Die Stärke solcher Korrelationen (nicht aber die Stärke eines möglichen inhaltlichen Zusammenhangs) wird über sogenannte Zusammenhangsmaße wiedergegeben, von denen wir in den nachfolgenden Blogposts vier (Bravais-Pearson, Spearman, Kendall, Chi²) kennenlernen werden. Read more