Universität Wien

040086 VO EC: Quantitative Dataanalysis I (2017S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
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Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 07.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 14.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 21.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 28.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 04.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 25.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 02.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 09.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 16.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 23.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 30.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 13.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 20.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

In der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Konzepte der quantitativen Datenanalyse mit Hilfe deskriptiver und inferentieller statistischer Verfahren erläutert. Beginnend mit Skalenniveaus und univariaten Verteilungen für nominelle, ordinale und metrische Daten werden zentrale Kennzahlen zur Beschreibung von Verteilungen dargestellt. Anschließend werden die für die Datenanalyse erforderlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt und Wahrscheinlichkeitsverteilungen für kategoriale und kontinuierliche Variablen und der zentrale Grenzwertsatz diskutiert. Auf der Grundlage dieser Konzepte werden im nächsten Schritt Inferenzschlüsse von Stichprobenkennwerten auf Parameter der Grundgesamtheit eingeführt und die Prinzipien der Hypothesenprüfung erläutert und angewendet. Im letzten Teil des Kurses werden bivariate Zusammenhänge zwischen zwei Variablen mit nominellem, ordinalem und metrischem Skalenniveau besprochen und die bivariate Regressionsanalyse eingeführt. Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb der grundlegenden Vorkenntnisse für die multivariate Analyse quantitativer Daten.

Assessment and permitted materials

Einstündige Klausur in der letzten Vorlesungswoche des Semesters.

Minimum requirements and assessment criteria

Examination topics

Reading list

Kühnel, Steffen-M. & Dagmar Krebs (2014). Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen, 6. Aufl., Reinbek: Rowohlt.
Krebs, Dagmar, Steffen-M. Kühnel, André Dingelstedt & Anja Mays (2003). Aufgabensammlung zur «Statistik für die Sozialwissenschaften», 2. Aufl., Reinbek: Rowohlt.

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Last modified: Mo 07.09.2020 15:28