230013 VO Multivariate Methods (2017W)
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Details
Language: German
Examination dates
- Friday 02.02.2018 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 22.03.2018 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 27.04.2018 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Monday 11.06.2018 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Tuesday 02.10.2018 18:30 - 20:00 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Die Vorlesungstermine finden in Hörsaal 50 Hauptgebäude jeweils ab 09:45 statt.
Die Termine im PC-Raum 5 Oskar-Morgensternplatz sind TUTORIUMSTERMINE!
- Thursday 05.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 12.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 12.10. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 19.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 09.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 09.11. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 16.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 23.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 23.11. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 07.12. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 11.01. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 25.01. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Aims, contents and method of the course
Multivariate statistische Verfahren bilden einen festen Bestandteil des Methodenrepertoires der quantitiativen empirischen Sozialforschung. In dieser Lehrveranstaltung werden den TeilnehmerInnen einige grundlegende Analyseverfahren anwendungsorientiert nähergebracht. Ausgehend von den jeweils möglichen Fragestellungen, die sich mit den unterschiedlichen Verfahren bearbeiten lassen, werden die Voraussetzungen an die Daten, die nötigen Rechenprozeduren, die Anwendung auf sozialwissenschaftliche Daten mittels des Softwarepakets SPSS und die Interpretation der Ergebnisse anhand praktischer Beispiele erläutert. Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen einen ersten Einblick in die Werkzeugkiste der multivariaten statistischen Analyseverfahren zu bieten und sie in die Lage zu versetzen, in der eigenen Forschungstätigkeit das jeweils richtige, zur gestellten Forschungsfrage passende, Werkzeug zu wählen.
Assessment and permitted materials
Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Die Prüfung wird in der Unterrichtssprache Deutsch abgehalten. Erlaubte Hilfsmittel bei der Prüfung sind: ein wissenschaftlicher, nicht programmierbarer Taschenrechner (z.B. Typ TI-30) und ein selbst angefertigter handschriftlicher Formelzettel (doppelseitig im A4 Format).
Minimum requirements and assessment criteria
Von den bei der Multiple-Choice Prüfung erreichbaren maximalen Punkteanzahl müssen für ein positives Bestehen der Prüfung mindestens 50 % erreicht werden. Die positiven Noten (1 bis 4) werden nach einem entsprechenden Bereichsschema aus der Punkteanzahl ermittelt.
Examination topics
Hauptmethoden der Multivariaten Analyse, mit folgenden Schwerpunkten:
-Lineare Regression
-Zeitreihenanalyse
-Clusterananalyse
-Logistische Regression
-Faktorenanalyse
-Lineare Regression
-Zeitreihenanalyse
-Clusterananalyse
-Logistische Regression
-Faktorenanalyse
Reading list
Backhaus et al. (2011) Multivariate Analysemethoden. 13. Aufl. Heidelberg: Springer
Behnke (2015) Logistische Regressionsanalyse. Wiesbaden: Springer
Field (2009) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage Publications
Fromm (2012) Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. 2. Aufl. Wiesbaden: VS
Janssen, Laatz (2013) Statistische Datenanalyse mit SPSS. 8. Aufl. Heidelberg: Springer
Kopp, Lois (2012) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Wiesbaden: VS
Urban, Mayerl (2011) Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung. 4. Aufl. Wiesbaden: VS
Windzio (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer
Behnke (2015) Logistische Regressionsanalyse. Wiesbaden: Springer
Field (2009) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage Publications
Fromm (2012) Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. 2. Aufl. Wiesbaden: VS
Janssen, Laatz (2013) Statistische Datenanalyse mit SPSS. 8. Aufl. Heidelberg: Springer
Kopp, Lois (2012) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Wiesbaden: VS
Urban, Mayerl (2011) Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung. 4. Aufl. Wiesbaden: VS
Windzio (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer
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in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39