040086 VO EC: Quantitative Dataanalysis I (2021S)
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Details
Language: German
Examination dates
Lecturers
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Dieser Kurs startet am 14.04.2021 und wird von Frau Dr. Valentina Ausserladscheider abgehalten.
Nähere Informationen und Informationsmaterial zum Kurs werden in den ersten beiden Aprilwochen auf Moodle bereitgestellt.
- Wednesday 14.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 21.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 28.04. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 05.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 12.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 19.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 26.05. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 02.06. 15:00 - 16:30 Digital
- Wednesday 09.06. 15:00 - 17:00 Digital
- Wednesday 16.06. 15:00 - 17:00 Digital
- Wednesday 23.06. 15:00 - 17:00 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die Grundlagen der quantitativen Datenanalyse. Sie ermöglicht den TeilnehmerInnen, ein Verständnis für statistische Analysen zu entwickeln und einfache statistische Berechnungen durchzuführen. Gleichzeitig werden die notwendigen Vorkenntnisse für komplexere multivariate Verfahren vermittelt. In der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Konzepte 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. Zur besseren Verständlichkeit der Lehrveranstaltungsinhalte werden bereits im Rahmen der Vorlesung Übungselemente eingebaut. Dennoch ist ein Besuch der im Anschluss an die Vorlesung stattfindenden UE "Angewandte Übung Quantitative Datenanalyse I" sehr zu empfehlen.
Assessment and permitted materials
Einstündige, digitale schriftliche Klausur in der letzten Vorlesungswoche des Semesters (offene Fragen).
Minimum requirements and assessment criteria
Teilnahme an der Prüfung - positive Note ab mehr als 50% der Punkte
Mögliche Punkte: 42, Punkteschlüssel:
<22 Nicht genügend, 22-27 Genügend, 28-33 Befriedigend, 34-38 Gut, 39-42 Sehr gut
Mögliche Punkte: 42, Punkteschlüssel:
<22 Nicht genügend, 22-27 Genügend, 28-33 Befriedigend, 34-38 Gut, 39-42 Sehr gut
Examination topics
- Vorlesungsinhalt
- Kühnel & Krebs, Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen.
- Kühnel & Krebs, Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen.
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.
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: Fr 12.05.2023 00:12