200088 VO Statistik für Fortgeschrittene (2014W)
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Begleitendes Tutorium (Freitag 8-9:30), Hörsaal B, NIG
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Donnerstag 29.01.2015
- Freitag 13.03.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Mittwoch 13.05.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Mittwoch 24.06.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 19.10.2015 11:30 - 13:00 Hörsaal G Psychologie, Liebiggasse 5, 2. Stock
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 09.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 16.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 23.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 30.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 06.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 13.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 20.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 27.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 04.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 11.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 18.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 08.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 15.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 22.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 29.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
4 Prüfungstermine
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Der Kurs besteht aus Vorlesungen, in denen Methoden der
multivariaten Datenanalyse theoretisch und in Anwendungen vorgestellt
werden. Leseempfehlungen und freiwillige Hausarbeiten werden gegeben. Unten
folgt eine Liste mit zu behandelnden Themen. Sowohl die Themen auf der Liste
als auch die Reihenfolge der Besprechung können nach Vereinbarung geändert
werden.
multivariaten Datenanalyse theoretisch und in Anwendungen vorgestellt
werden. Leseempfehlungen und freiwillige Hausarbeiten werden gegeben. Unten
folgt eine Liste mit zu behandelnden Themen. Sowohl die Themen auf der Liste
als auch die Reihenfolge der Besprechung können nach Vereinbarung geändert
werden.
Literatur
Es gibt keinen Text, der all in diesem Kurs zu behandelnden
Methoden in einem Band beschreibt. Der folgende zweibändige Text ist aber
ein Klassiker, der alle Methoden außer den Strukturgleichungsmodellen und
der KFA beschreibt:
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I:
Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II:
Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte
Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive
verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on
generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder
die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare
Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The
analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca
Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied
multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear
statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in
Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling,
3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural
equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter
zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood,
IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL
und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen
werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle
Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation
modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge,
UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis -
Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New
York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts,
interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and
Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency
Analysis. New York: Guilford Press.
Methoden in einem Band beschreibt. Der folgende zweibändige Text ist aber
ein Klassiker, der alle Methoden außer den Strukturgleichungsmodellen und
der KFA beschreibt:
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I:
Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II:
Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte
Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive
verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on
generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder
die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare
Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The
analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca
Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied
multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear
statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in
Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling,
3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural
equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter
zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood,
IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL
und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen
werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle
Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation
modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge,
UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis -
Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New
York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts,
interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and
Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency
Analysis. New York: Guilford Press.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:37
Anwendungen der multivariaten Datenanalyse ein. Der Kurs umfasst sieben
Module. Der erste gibt eine Einführung in Klassifikationsmethoden.
Beispielmethoden, die behandelt werden, sind die Diskriminanzanalyse und die
Clusteranalyse. Das zweite Modul gibt eine Einführung in die
exploratorischen
dimensionsanalytischen Methoden der Hauptkomponentenanalyse und der
Faktorenanalyse. Im dritten Modul werden Regressionsmodelle, speziell die
Regression im Allgemeinen Linearen Modell (ALM) und die logistische
Regression vorgestellt. Im vierten Modul wird die Varianzanalyse aus der
Perspektive des ALM behandelt. Das fünfte Modul gibt einen Überblick über
Strukturgleichungsmodelle (SEM). Das sechste Modul führt Studierende in die
log-linearen Modelle ein. Das siebte Modul behandelt die
Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA). Die letzten Module werden nur
behandelt, wenn im Semester noch genügend Zeit zur Verfügung steht.
Neben den formalen Teilnahmevoraussetzungen, die erfüllt sein müssen, wird
von den TeilnehmerInnen erwartet, daß sie
1. Begriffe und Methoden der intermediären Statistik sowohl in ihren
algebraischen als auch in
ihren statistischen Elementen beherrschen, und
2. mindestens eines der gängigen Betriebssysteme für PCs beherrschen und
Zugang zu geeigneter Software haben.