230176 UE Einführung in die Datenanalyse mit R (2022W)
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 Mi 24.08.2022 10:00 bis Mi 21.09.2022 10:00
- Anmeldung von Mo 26.09.2022 10:00 bis Mi 28.09.2022 10:00
- Abmeldung bis Do 20.10.2022 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Anwesenheit pünktlich!
Update 2.12.2022: die für heute geplante Einheit muss leider entfallen.
- Freitag 07.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 14.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 21.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 28.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 04.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 11.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 18.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 25.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 09.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 16.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 13.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 20.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Freitag 27.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Ziele: R ist ein kostenloses und frei verfügbares open source Statistikprogramm, das umfangreiche Möglichkeiten der Organisation, Transformation, Auswertung und Visualisierung empirischer Daten ermöglicht. Das Seminar bietet eine Einführung in die Grundlagen und Prinzipien der Programmiersprache R. Die teilnehmenden Studierenden erhalten das Rüstzeug, um selbstständig eigene Datenanalysen mit R durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Dabei liegt ein Hauptaugenmerk in der praktischen Anwendung und Umsetzung sowie in der Aneignung von Problemlösungskompetenz in Form von Hilfe zur Selbsthilfe.Voraussetzung: Interesse an quantitativen statistischen Methoden der empirischen Sozialforschung. Vorkenntnisse in Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik auf dem Niveau Bachelor Soziologie wird erwartet (Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik für SoziologInnen). R-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch wird die Bereitschaft zur Einübung der syntaxbasierten befehlsgesteuerten Arbeitsweise erwartet. Die ersten beiden Einheiten sind grundlegend, insbesondere wenn keine R-Vorkenntnisse vorhanden sind, ist intensives Mitlernen und ggf. Wiederholen notwendig, um dem weiteren Kursverlauf folgen zu können. Aufbauend auf diesen Kurs ist geplant, im Sommersemester das Seminar Datenvisualisierung mit R anzubieten.Inhalte: In der Übung wird die Programmiersprache R durch Nutzung der grafischen Benutzeroberfläche RStudio von Grund auf erlernt. Nach Einführung in die grundlegenden Elemente von R und RStudio erfolgt eine ausführliche Behandlung der Datenstrukturen (Klassen, Objekte und Datentypen) sowie unterschiedlicher Möglichkeiten ihrer deskriptiven Auswertung. Ziel ist es, selbstständig Daten aufbereiten, manipulieren und analysieren zu können. In der Folge liegt der Fokus auf der Datenaufbereitung, -manipulation und -analyse wobei uni-, bi- und multivariaten Analysemethoden angewandt und erprobt werden. Nach Möglichkeit und Kursfortschritt werden auch speziellere Auswertungsmöglichkeiten und Datenvisualisierungen vorgenommen.Die Daten und der für die Übungsteile benötigte Code werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die frei verfügbare Software R und RStudio ist im PC-Unterrichtsraum bereits installiert, am privaten Computer wenn möglich vor der ersten Einheit selbst zu installieren (zuerst R: https://cran.r-project.org/ und dann RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/).Methoden: Inputs zu den Themen der Termine, Einübung und Vertiefung im Rahmen von praktischen Übungen in denen aufbauend auf den Inputs empirische Aufgabenstellungen und Probleme in Kleingruppen bzw. individuell zu lösen sind.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Leistungskontrolle basiert auf folgenden Teilleistungen:
-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den allgemeinen Teilen der Übungen sowie Präsentation einer Aufgabenstellung
-Eigenständige Anwendung und Adaptierung der Codes in den Übungsteilen
-Ausarbeitung und Lösung von 9 kurzen Aufgabenstellungen (Abgabe bis zur nächsten Einheit)
-Abschlussprüfung
-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den allgemeinen Teilen der Übungen sowie Präsentation einer Aufgabenstellung
-Eigenständige Anwendung und Adaptierung der Codes in den Übungsteilen
-Ausarbeitung und Lösung von 9 kurzen Aufgabenstellungen (Abgabe bis zur nächsten Einheit)
-Abschlussprüfung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mindestanforderungen:
- Anwesenheit und Mitarbeit (maximal 2 Absenzen)
- Abgabe von mindestens 7 der kurzen Aufgabenstellungen
- Präsentation einer Aufgabenstellung in der nächsten Einheit
- Teilnahme und positiver Abschluss der AbschlussprüfungBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 20 Punkte
Aufgabenstellungen maximal 45 Punkte (5 Punkte pro Aufgabe)
Abschlussprüfung maximal 35 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-91 Punkte
2 (gut) 90-80 Punkte
3 (befriedigend) 79-68 Punkte
4 (genügend) 67-55 Punkte
5 (nicht genügend) 54-0 Punkte
- Anwesenheit und Mitarbeit (maximal 2 Absenzen)
- Abgabe von mindestens 7 der kurzen Aufgabenstellungen
- Präsentation einer Aufgabenstellung in der nächsten Einheit
- Teilnahme und positiver Abschluss der AbschlussprüfungBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 20 Punkte
Aufgabenstellungen maximal 45 Punkte (5 Punkte pro Aufgabe)
Abschlussprüfung maximal 35 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-91 Punkte
2 (gut) 90-80 Punkte
3 (befriedigend) 79-68 Punkte
4 (genügend) 67-55 Punkte
5 (nicht genügend) 54-0 Punkte
Prüfungsstoff
Engagement und Mitarbeit, Lösen der Aufgabenstellungen, Präsentation einer Aufgabenstellung, Abschlussprüfung
Literatur
Venables, W. N., Smith, D. M., & R Core Team. (n.d.). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and GraphicsVersion 4.1.0 (2021-05-18). Retrieved May 7, 2021, from https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdfWollschläger, D. (2020). Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung (5. Auflage). Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61736-6Je nach Bedarf wird im Seminar auf Literatur und Online Ressourcen hingewiesen.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 02.12.2022 13:09