230013 VO Multivariate Methods (2018W)
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Details
Language: German
Examination dates
- Thursday 31.01.2019 09:45 - 11:15 Hörsaal C1 UniCampus Hof 2 2G-O1-03
- Wednesday 13.03.2019 11:30 - 13:00 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Wednesday 10.04.2019 18:30 - 20:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 12.06.2019 11:30 - 13:00 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Wednesday 02.10.2019 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Bei den Abendterminen im PC-Raum handelt es sich um ein begleitendes Tutorium. Die Vorlesungstermine finden wöchentlich im Hauptgebäude ab 09:45 statt.
- Thursday 04.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 11.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 18.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 18.10. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 25.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 08.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 08.11. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 15.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 22.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 22.11. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 29.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 06.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 06.12. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 13.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 10.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 10.01. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 17.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 24.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 24.01. 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. (2016) Multivariate Analysemethoden. 14. 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
Association in the course directory
in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39