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230037 VO Multivariate Methods (2014W)
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Details
Language: German
Examination dates
- Thursday 29.01.2015 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Wednesday 18.03.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Wednesday 13.05.2015 09:45 - 11:15 Hörsaal C2 UniCampus Hof 2 2G-K1-03
- Wednesday 10.06.2015 09:45 - 11:15 Hörsaal C2 UniCampus Hof 2 2G-K1-03
- Thursday 01.10.2015 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Tutoriumstermine in PC-Kursraum Schenkenstraße 8:
Mittwoch, 29. Oktober 2014; 10:00 Uhr-11:30 Uhr;
Mittwoch, 12. November 2014; 11:30 Uhr-13:00 Uhr;
Freitag, 28. November 2014; 11:00 Uhr-12:30 Uhr;
Mittwoch, 10. Dezember 2014; 11:30 Uhr-13:00 Uhr;
Mittwoch, 14. Januar 2015; 11:30 Uhr-13:00 Uhr;
Freitag, 16. Januar 2015; 11:00 Uhr-12:30 Uhr;
Mittwoch, 21. Januar 2015; 12:00 Uhr-13:30 Uhr;
- Thursday 02.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 09.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 16.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 23.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 30.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 06.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 13.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 20.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 27.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 04.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 11.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 18.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 08.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 15.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 22.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Darüber hinaus kann optional zur Verbesserung der Beurteilung eine Hausarbeit angefertigt werden, in der eine thematische Fragestellung mittels passender Daten und statistischer Verfahren untersucht wird. Durch Abgabe dieser Hausarbeit bis zum Termin der Abschlussprüfung kann die Abschlussnote um bis zu zwei Notengrade verbessert werden - eine Verschlechterung ist nicht möglich. Wenn die Hausarbeit die vorgegebenen Kriterien erfüllt, verbessert sich die Abschlussnote (im Vergleich zur MC-Note) um einen Notengrad. Sind alle Kriterien erfüllt, und ist die Arbeit darüber hinaus in allen Punkten besonders gut gelungen, so verbessert sich die Abschlussnote um zwei Notengrade.
Minimum requirements and assessment criteria
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.
Examination topics
Requirements:
-basic statistical knowledge: successful participation in Statistik I or similar level
-confident use of SPSS or STATA
-interest on subject of VO
-active participation in discussion, reading of basic literature
-basic statistical knowledge: successful participation in Statistik I or similar level
-confident use of SPSS or STATA
-interest on subject of VO
-active participation in discussion, reading of basic literature
Reading list
Backhaus, Klaus (2008): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer.
Benninghaus, Hans (2005): Deskriptive Statistik. Wiesbaden: VS.
Bühl, Achim (2008): SPSS Einführung in moderne Datenanalyse. München: Pearson.
Diekmann, Andreas (2007): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Kohler, Ulrich / Kreuter, Frauke (2008): Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München/Wien: Oldenbourg.
Kühnel, Steffen/Krebs, Dagmar (2006): Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Schendera, Christian (2009): Clusteranalyse mit SPSS. München/Wien: Oldenbourg.
Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (2008): Methoden der empirischen Sozialforschung, München/Wien: Oldenbourg.
Urban, Dieter / Mayerl, Jochen (2006): Regressionsanalyse. Wiesbaden: VS.
Benninghaus, Hans (2005): Deskriptive Statistik. Wiesbaden: VS.
Bühl, Achim (2008): SPSS Einführung in moderne Datenanalyse. München: Pearson.
Diekmann, Andreas (2007): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Kohler, Ulrich / Kreuter, Frauke (2008): Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München/Wien: Oldenbourg.
Kühnel, Steffen/Krebs, Dagmar (2006): Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Schendera, Christian (2009): Clusteranalyse mit SPSS. München/Wien: Oldenbourg.
Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (2008): Methoden der empirischen Sozialforschung, München/Wien: Oldenbourg.
Urban, Dieter / Mayerl, Jochen (2006): Regressionsanalyse. Wiesbaden: VS.
Association in the course directory
in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39
Die Vorlesung wird von einem Tutorium begleitet, in dem die vorgestellten Verfahren mittels statistischer Software (SPSS) angewendet werden können. Der Besuch des Tutoriums wird empfohlen. Die Termine werden bekanntgegeben.