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190071 KU BM 7 Applied Methodology I (DU+EW+SP) (2025S)
Regressionsanalyse
Continuous assessment of course work
Labels
Details
max. 20 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- N Thursday 06.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 13.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 20.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 27.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 03.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 10.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 08.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 15.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 22.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 05.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 12.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
- Thursday 26.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Sensengasse 3a 1.OG
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Methodische Übungen
Abgabe von Dateninterpretationen
Abgabe von Dateninterpretationen
Minimum requirements and assessment criteria
Anwesenheit und Mitarbeit (30%), Übungen (25 %), Dateninterpretation (45%).
Examination topics
Alle in der Lehrveranstaltung durchgenommenen Inhalte
Reading list
Kuckartz, Udo, Stefan Rädiker, Thomas Ebert, and Julia Schehl. Statistik: Eine verständliche Einführung. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2013. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19890-3.
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BM 7 KU I (DU+EW+SP)
Last modified: Fr 10.01.2025 00:02
Im Kurs werden sowohl einfache lineare Regression als auch multiple Regression behandelt. Die Teilnehmenden lernen, wie man Daten aufbereitet, geeignete Modelle auswählt und die Ergebnisse interpretiert. Praktische Übungen ergänzen die theoretischen Inhalte und ermöglichen eine Anwendung des Gelernten auf reale Datensätze.
Der Kurs eignet sich für fortgeschrittene, aber insbesondere auch für Statistikneulinge. In einem wertschätzenden Rahmen können alle im eigenen Tempo versuchen Statistik zu verstehen und damit zu arbeiten. Der Kurs eignet sich insbesondere auch für Studierende, die üblicherweise qualitativ arbeiten, aber einen Einblick in quantitative Methoden bekommen möchten.
Studierende lernen außerdem, wo sie Daten abrufen können und wie sie diese verwenden können.