Universität Wien

230202 VO EC: Quantitative Datenanalyse II (2016W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Freitag, 12:00 - 14:00 Uhr (ab 7.10.2016) im Seminarraum in der Rathausstraße 19/9, Stiege 1, 1. Stock

  • Freitag 11.11. 11:00 - 13:00 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Freitag 18.11. 11:00 - 13:00 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Freitag 25.11. 11:00 - 13:00 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Freitag 09.12. 11:00 - 13:00 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Freitag 20.01. 11:00 - 13:00 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Konzepte der quantitativen Datenanalyse erläutert. Der Fokus liegt auf Regressionsverfahren für nominale, ordinale und metrische abhängige Variablen. Eingegangen wird z.B. auf die lineare sowie die binäre und multinomiale logistische Regression.

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den Teilnehmer/innen die Logik dieser Verfahren, die in den Sozialwissenschaften weit verbreitet sind, näher zu bringen. Darüber hinaus wird darauf eingegangen, wann welches Verfahren sinnvoll eingesetzt werden kann.
Die Vorlesung ist stark praxisorientiert: Die Studierenden sollen anhand praktischer Beispiele dazu befähigt werden, eigenständig Forschungsfragen mit fortgeschrittenen quantitativen Methoden der empirischen Sozialforschung zu beantworten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Einstündige Klausur

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur

- Andreß, H.-J., J. A. Hagenaars und S. Kühnel (1997): Analyse von Tabellen und kategorialen Daten: Log-lineare Modelle, latente Klassenanalyse, logistische Regression und GSK-Ansatz.
- Wolf, C. und H. Best (2010): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 20.02.2025 00:16