Inhalte der Grundkurse

Inhalte der Kurse des Promotionskollegs

Grundlagenkurse

1. Grundlagen guter wissenschaftlicher Praxis

In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen guter wissenschaftlicher Praxis und deren Notwendigkeit kennen. Sie lernen die Grundlagen des richtigen Zitierens und können unterschiedliche Quelltypen voneinander unterscheiden und richtig zitieren. Sie lernen die Plagiats-Software iThenticate und deren Anwendung kennen.

2. Literaturrecherche

In diesem Kurs lernen Sie eine systematische Literaturrecherche mit PubMed durchzuführen. Sie lernen Methoden kennen, die bei einer systematischen Recherche verwendet werden. Sie lernen aus der eigenen Fragestellung eine systematische Suchstrategie zu entwickeln.

3. Literaturverwaltung mit Citavi

In diesem Kurs lernen Sie mit dem Programm Citavi Ihre Literatur in ausgewählten Datenbanken und Katalogen zu suchen, in Citavi einzugeben und zu kategorisieren/gliedern. Sie lernen Ihre Literatur und direkte/indirekte Textpassagen zu zitieren. Sie formatieren Literaturangaben in verschiedene Zitationsstile und können ein Literaturverzeichnis erstellen.

Bitte beachten Sie, dass wir in diesem Kurs ausschliesslich mit dem Programm Citavi arbeiten. Sprechen Sie dies bitte vorab mit Ihrem Betreuer ab und schauen Sie, ob das Programm auf Ihrem Rechner installiert werden kann (bei MAC Usern gibt es manchmal Probleme).

4. Gliederung und Aufbau einer Dissertation

In diesem Kurs lernen Sie die wesentlichen Elemente zum strukturierten Aufbau einer Doktorarbeit kennen. Dabei lernen Sie unter anderem die wesentlichen Punkte für gute Inhaltsverzeichnisse, Abbildungen, Tabellen sowie deren Verzeichnisse kennen. Sie lernen die Grundlagen des wissenschafltichen Schreibens kennen.

5. Formatierung mit Word

In diesem Kurs lernen Sie Formatvorlagen im Programm Word kennen und anhand von Beipielen praktisch mit ihnen zu arbeiten. Sie lernen Formatierungsfehler zu erkennen und zu vermeiden. Sie lernen Formatvorlagen in Ihrer Doktorarbeit anzuwenden.

6. Konzeption einer Doktorarbeit 1 / Klinische Epidemiologie 1

In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Studientypen mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen kennen. Sie lernen einige wichtige epidemiologische Kennzahlen kennen. Sie lernen, welches Studiendesign sich am besten für welche Fragestellung eignet.

7. Konzeption einer Doktorarbeit 2 / Klinische Epidemiologie 2

In diesem Kurs lernen Sie die Bedeutung von Validität und Präzision kennen. Sie können "Bias" definieren und Selektions- und Informationsbias erkennen. Sie lernen, was sich hinter "Confounding" verbirgt und können Verzerrungseffekte vermeiden. Sie lernen Grundlagen der Ergebnismessung kennen.

8. Datenmanagement mit Excel

In diesem Kurs lernen Sie gebäuchliche Programme zum Datenmanagement sowie deren wichtigsten Funktionen und Möglichkeiten kennen. Sie lernen, einfache Daten in Excel einzugeben, in einer Tabelle zu verwalten und Berechnungen durchzuführen. Sie können ein einfaches Balken- oder Tortendiagramm erstellen.

 

 

Fakultative Kurse

1. Selbst- und Zeitmanagement

Dieser Workshop richtet sich an Doktoranden, die sich zum ersten Mal mit dem Thema „Selbst- und Zeitmanagement“ beschäftigen möchten. In dieser interaktiven Veranstaltung lernen Sie die generellen Grundlagen eine effektiven und effizienten Zeit- und Selbstmanagements kennen und erarbeiten gemeinsam, welche Prinzipien hiervon bei der Durchführung der Dissertation hilfreich sein können.

2. Rhetorik / Präsentationstechniken - lebendig reden

Sie stehen häufig vor der Aufgabe, die Ergebnisse Ihrer wissenschaftlichen Arbeit auf Kongressen oder in anderen Gesprächen zu präsentieren. In dem Modul „Präsentationstechniken – Lebendig reden“ werden Sie angeleitet, Ihre allgemeinen rhetorischen Fähigkeiten zu optimieren. Neben der Vermittlung von Grundlagenwissen liegt ein Schwerpunkt des Kurses auf einem individuellen Live-Coaching. Anhand von Video-Analysen wird jeder Teilnehmer dabei unterstützt, eigene Stärken bei seiner Präsentation zu erkennen und Neues auszuprobieren.

3. Tierexperimentelles Arbeiten

4. Grundlagen Statistiksoftware, beschreibende Statistik und Diagrammdarstellungen

In diesem Kurs werden typische Kenngrößen der beschreibenden Statistik wiederholt und außerdem, auch in praktischen Übungen, die Erstellung typischer statistischer Abbildungen (z.B. Punktediagramm, Boxplot, Histogramm, ROC-Kurven) besprochen.

5. Grundlagen der Hypothesentests

In diesem Kurs werden die Grundlagen der statistischen Entscheidungstests zusammengefasst, insbesondere Nullhypothese, Alternativhypothese, Fehler 1. und 2. Art, p-Werte, Konfidenzintervalle, Kriterien zur Auswahl geeigneter Tests.

6. Statistische Grundlagen zur Studien- und Versuchsplanung

Dieser Kurs behandelt Voraussetzungen zur Fallzahl- und Powerberechnung sowie weiterer Fragen zur Studien- und Versuchsplanung.

7. Statistische Zeit-bis-Ereignis-Analysen

In diesem Kurs werden die Verfahren zur statistischen Zeit-bis-Ereignis Analysen, die häufig als statistische Überlebensanalyse bezeichnet werden, und ihre Auswertung mit Statistik-Software vorgestellt.

8. Multivariate lineare und logistische Regression

Der Kurs gibt eine Übersicht zu Voraussetzungen für die Anwendung solcher multivariater Verfahren und vertieft diese im Vergleich zur Einführungsvorlesung. Außerdem werden konkrete Übungen zur Auswertung mit Statistik-Software vorgestellt.

9. Statistische Grundlagen von Meta-Analysen

Dieser Kurs behandelt wichtige Themen zur statistischen Auswertung von literatur- und Patientendaten-basierten Meta-Analysen, insbesondere mit dem Statistikpaket meta des Statistikprogrammes R oder mit Verwendung des Review Managers.