230069 UE Spezielle multivariate Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften (2018W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 20.08.2018 00:01 bis Do 20.09.2018 10:00
- Anmeldung von So 23.09.2018 00:01 bis Do 27.09.2018 10:00
- Abmeldung bis Sa 20.10.2018 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 08.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 15.10. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 29.10. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 05.11. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 12.11. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 19.11. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 26.11. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 03.12. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 10.12. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 07.01. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 14.01. 11:30 - 13:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die LV Einheiten umfassen einen Vorlesungs-/Diskussionsteil, in dem die jeweiligen Inhalte besprochen werden, und/oder einen Übungsteil, in dem das Besprochene praktisch umgesetzt wird. Zwischen den LV-Einheiten sind zur Vertiefung Übungsbeispiele auszuarbeiten und vorgegebene Pflichtliteratur zu lesen. Die TeilnehmerInnen sollten dabei in der Lage sein, die Ergebnisse der Analysen in der LV kurz zu präsentieren und Fragen zur Literatur zu beantworten oder zu stellen. In die Benotung fließt sowohl die Beurteilung der Übungsbeispiele als auch einer Kurzpräsentation ein.
In der LV wird die Statistiksoftware Stata mit Syntaxprogrammierung benutzt, wobei die Verwendung der Syntax zu Beginn der LV erklärt wird.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
In der LV wird die Statistiksoftware Stata mit Syntaxprogrammierung benutzt, wobei die Verwendung der Syntax zu Beginn der LV erklärt wird.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Vorausgesetzt für den Erhalt einer positiven Benotung sind aktive Mitarbeit und regelmäßige Anwesenheit (zweimaliges Fehlen wird toleriert).Die Leistungsbeurteilung ergibt sich aus- vier (Haus)Übungen (jeweils 15 Punkte)- der Präsentation eines eigenen Regressionsmodells (10 Punkte)- zwei kurzen Tests (jeweils 15 Punkte).Die Übungsbeispiele sind pünktlich zu den jeweils angegebenen Fristen abzugeben."
Prüfungsstoff
Literatur
- Agresti, Alan und Finlay, Barbara (2014). Statistical methods for the social sciences (4. Auflage). Pearson, https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Agresti-Statistical-Methods-for-the-Social-Sciences-5th-Edition/PGM334444.html
- Backhaus, Klaus et al. (2016). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (14. Auflage). Berlin: Springer, http://www.springer.com/de/book/9783662460757
- Kohler, Ulrich und Kreuter, Frauke (2012). Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung (4. Auflage). München: Oldenbourg Verlag
- Treiman, Donald J. (2009). Quantitative data analysis: doing social research to test ideas. San Francisco: Wiley, http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470380039.htmlWeitere Literatur wird in der LV bekannt gegeben.
- Backhaus, Klaus et al. (2016). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (14. Auflage). Berlin: Springer, http://www.springer.com/de/book/9783662460757
- Kohler, Ulrich und Kreuter, Frauke (2012). Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung (4. Auflage). München: Oldenbourg Verlag
- Treiman, Donald J. (2009). Quantitative data analysis: doing social research to test ideas. San Francisco: Wiley, http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470380039.htmlWeitere Literatur wird in der LV bekannt gegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
in 905: Ausschließlich für das Pflichtmodul MA M Methoden
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
Diese Lehrveranstaltung vermittelt die Grundlagen der linearen Regressionsanalyse sowie der explorativen Faktorenanalyse und befasst sich mit deren praktischer Durchführung unter Verwendung der Statistiksoftware Stata. Um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen wird mit der Syntax gearbeitet. Auch Stata-AnfängerInnen sind willkommen, eine Einführung in das Programm ist Inhalt des ersten Teils der LV. Datengrundlage ist der European Social Survey (ESS). Darüber hinaus wird eine Auswahl weiterer multivariater Analyseverfahren (z.B. logistische Regression, Clusteranalyse) kurz besprochen.
Ziel der LV ist es, die TeilnehmerInnen in die Lage zu versetzen zu einer Fragestellung das jeweils passende multivariate Verfahren auszuwählen. Sie sollen lineare Regressionsmodelle sowie explorative Faktorenanalyse selbständig, sicher, korrekt und nachvollziehbar anwenden, und die Ergebnisse inhaltlich und formal korrekt sowie hinreichend genau berichten können. Die TeilnehmerInnen sollen des weiteren in der Lage sein, die Anwendung der vorgestellten Verfahren in der Fachliteratur zu beurteilen und fehlerhafte Analysen oder Interpretationen fundiert und konstruktiv zu kritisieren.