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Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

230202 VO EC: Quantitative Datenanalyse II (2018W)

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

Dienstag 09.10. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 16.10. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 23.10. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 30.10. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 06.11. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 13.11. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 20.11. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 27.11. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 04.12. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 11.12. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 08.01. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 15.01. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Dienstag 22.01. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung bietet eine Einführung in verschiedene multivariate Regressionsverfahren. Neben den statistischen Grundlagen wird auch die Anwendung dieser Modelle mit der Statistik-Software Stata illustriert. In der begleitenden Übung werden diese Kenntnisse praktisch angewendet. Wir besprechen Modelle für den Umgang mit metrischen und nominalskalierten (mit zwei oder mehr Kategorien) abhängigen Variablen. Außerdem werden Regressionsmodelle zur Erklärung von Anzahlen (counts) vorgestellt.
Inhaltlich werden elementare Kenntnisse der Statistik (zu Verteilungen, Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests) vorausgesetzt, die z.B. im Grundmodul des ECs Quantitative Methoden (VO Quantitative Datenanalyse I) vermittelt werden. Zu Beginn der Vorlesung werden aber wesentliche Ergebnisse kurz wiederholt. Zum besseren Verständnis wird der Besuch der begleitenden Übung dringend empfohlen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Einstündige Klausur

HINWEIS: Weitere Prüfungstermine werden bei Bedarf im Sommersemester 2019 selbstverständlich angeboten. Bitte kontaktieren Sie in diesem Fall den LV-Leiter (thomas.meyer@univie.ac.at). Für einen Prüfungstermin Ende Mai endet die Rückmeldefrist am 15. April 2019; für einen Prüfungstermin Ende Juni 2019 endet die Rückmeldefrist am 15. Mai 2019.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Prüfungsrelevant sind die in der Vorlesung vermittelten Inhalte inklusive der Folien und der Texte, die den Sitzungen zugrunde liegen.

Literatur

Kohler, Ulrich und Frauke Kreuter. 2016. Datenanalyse mit Stata : allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung, 5. Auflage, Berlin: De Gruyter Oldenbourg.

Long, J. Scott, and Jeremy Freese. 2014. Regression models for categorical dependent variables using Stata, 3. Auflage, College Station: State Press.

Wolf, Christof und Henning Best (Hrsg.). 2010. Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 17.12.2019 13:48