230005 VO Multivariate Analyseverfahren (2016W)
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Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Donnerstag
26.01.2017
09:45 - 11:15
Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Mittwoch
15.03.2017
16:45 - 18:15
Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
Mittwoch
26.04.2017
13:15 - 14:45
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch
14.06.2017
16:45 - 18:15
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Montag
02.10.2017
16:45 - 18:15
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Die Vorlesung findet in HS 50 wöchentlich DO 09.45-11.15 statt.
Das Tutorium wird vierzehntägig von 17.15-18.45 in PC-Raum Schenkenstraße angeboten. (Ersatztermin für 24.11.2016 ist der MI 07.12.2016 ab 17:15)In nachfolgender Terminliste finden sich sowohl die Vorlesungstermine als auch die Tutoriumstermine.
Donnerstag
06.10.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
13.10.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
13.10.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
20.10.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
27.10.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
27.10.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
03.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
10.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
10.11.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
17.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
24.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
24.11.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
01.12.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Mittwoch
07.12.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
15.12.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
15.12.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
12.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
19.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Donnerstag
19.01.
17:15 - 18:45
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Multivariate statistische Verfahren bilden einen festen Bestandteil des Methodenrepertoires der quantitiativen empirischen Sozialforschung. In dieser Lehrveranstaltung werden den TeilnehmerInnen einige grundlegende Analyseverfahren anwendungsorientiert nähergebracht. Ausgehend von den jeweils möglichen Fragestellungen, die sich mit den unterschiedlichen Verfahren bearbeiten lassen, werden die Voraussetzungen an die Daten, die nötigen Rechenprozeduren, die Anwendung auf sozialwissenschaftliche Daten mittels des Softwarepakets SPSS und die Interpretation der Ergebnisse anhand praktischer Beispiele erläutert. Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen einen ersten Einblick in die Werkzeugkiste der multivariaten statistischen Analyseverfahren zu bieten und sie in die Lage zu versetzen, in der eigenen Forschungstätigkeit das jeweils richtige, zur gestellten Forschungsfrage passende, Werkzeug zu wählen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Die Prüfung wird in der Unterrichtssprache Deutsch abgehalten. Erlaubte Hilfsmittel bei der Prüfung sind: ein wissenschaftlicher, nicht programmierbarer Taschenrechner (z.B. Typ TI-30) und ein selbst angefertigter handschriftlicher Formelzettel (doppelseitig im A4 Format).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Von den bei der Multiple-Choice Prüfung erreichbaren maximalen Punkteanzahl müssen für ein positives Bestehen der Prüfung mindestens 50 % erreicht werden. Die positiven Noten (1 bis 4) werden nach einem entsprechenden Bereichsschema aus der Punkteanzahl ermittelt.
Prüfungsstoff
Hauptmethoden der Multivariaten Analyse, mit folgenden Schwerpunkten:
-Lineare Regression
-Zeitreihenanalyse
-Clusterananalyse
-Logistische Regression
-Faktorenanalyse
-Lineare Regression
-Zeitreihenanalyse
-Clusterananalyse
-Logistische Regression
-Faktorenanalyse
Literatur
Backhaus et al. (2011) Multivariate Analysemethoden. 13. Aufl. Heidelberg: Springer
Behnke (2015) Logistische Regressionsanalyse. Wiesbaden: Springer
Field (2009) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage Publications
Fromm (2012) Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. 2. Aufl. Wiesbaden: VS
Janssen, Laatz (2013) Statistische Datenanalyse mit SPSS. 8. Aufl. Heidelberg: Springer
Kopp, Lois (2012) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Wiesbaden: VS
Urban, Mayerl (2011) Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung. 4. Aufl. Wiesbaden: VS
Windzio (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer
Behnke (2015) Logistische Regressionsanalyse. Wiesbaden: Springer
Field (2009) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage Publications
Fromm (2012) Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. 2. Aufl. Wiesbaden: VS
Janssen, Laatz (2013) Statistische Datenanalyse mit SPSS. 8. Aufl. Heidelberg: Springer
Kopp, Lois (2012) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Wiesbaden: VS
Urban, Mayerl (2011) Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung. 4. Aufl. Wiesbaden: VS
Windzio (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39