Universität Wien

230092 VO+UE Multivariate Analysis of Categorical Data (2010S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Termine in Kursraum B, NIG, jeweils 18:00- 20:00
Montag 8. März
Montag 15. März
Montag 22. März
Montag 26. April
Montag 3. Mai 2010
Montag 10. Mai 2010
Montag 17. Mai 2010
Montag 31. Mai 2010

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

max. 35 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Monday 01.03. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 08.03. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 15.03. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 22.03. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 12.04. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 19.04. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 26.04. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 03.05. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 10.05. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Monday 07.06. 16:00 - 17:45 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Für zahlreiche soziologische Fragestellungen spielen nominale Variablen (etwa Geschlecht oder ethnischer Hintergrund) und ordinale Variablen (z.B. Bildungsabschluss) eine wichtige Rolle. Im Rahmen der Lehrveranstaltung sollen multivariate Auswertungsverfahren vorgestellt werden, die sich speziell zur Anwendung auf diese kategorialen Daten eignen. Hauptsächlich wird dabei auf die Verfahren der Clusteranalyse und der Korrespondenzanalyse eingegangen.
Unter dem Begriff Clusteranalyse werden verschiedene Verfahren zur Bildung von Gruppen bzw. Identifizierung von Typen zusammengefasst - wobei beliebig viele Variablen zur Gruppenbildung herangezogen werden können. Die Korrespondenzanalyse hat vor allem durch ihre häufige Anwendung in den Arbeiten von Pierre Bourdieu an Bekanntheit gewonnen. Sie ist ein vorwiegend grafisches Verfahren zur Analyse beliebig komplexer Kreuztabellen. Gemeinsam ist diesen Verfahren, dass sie der Analyse von Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen kategorialen Variablen dienen und die Struktur dieser Wechselwirkungen vereinfacht darstellen.
Im Vorlesungsteil der Lehrveranstaltung soll dargestellt werden, wie die Verfahren funktionieren , wo ihre Potenziale und Grenzen liegen und was bei der Interpretation der Ergebnisse zu beachten ist. Anhand der Daten der PISA-Erhebung(en) sollen im Übungsteil die erworbenen methodischen Kenntnisse zur Untersuchung zuvor definierter Fragestellungen eingesetzt werden.

Assessment and permitted materials

Minimum requirements and assessment criteria

Die Lehrveranstaltung soll ein grundlegendes Verständnis für Funktionsweise, Interpretationsmöglichkeiten und Anwendungsgebiete der ausgewählten Analyseverfahren vermitteln.

Examination topics

Multivariate Verfahren - Clusteranalyse, Korrespondenzanalyse

Reading list

Blasius, Jörg (2001), Korrespondenzanalyse, München & Wien: Oldenburg. Greenacre, Michael J. (1993), Correspondence Analysis in Practice, London et al.: Academic Press. Bacher, Johann (2002), Clusteranalyse - anwendungsorientierte Einführung, München & Wien: Oldenburg. Kaufman, Leonard & Rousseeuw, Peter J. (2005), Finding Groups in Data. An Introduction to Cluster Analysis, Hoboken: Wiley-Iterscience. Backhaus, Klaus et al. (2003), Multivariate Analysemethoden. Eine Anwendungsorientierte Einführung, Berlin: Springer.

Association in the course directory

in 905: MA Methoden |
in 121: Spezielle multivariate Verfahren oder fortgeschrittene Methoden, 3. Studienabschnitt

Last modified: Mo 07.09.2020 15:39