230202 VO EC: Quantitative Datanalysis II (2017W)

Regressionsverfahren sind in der quantitativen sozialwissenschaftlichen Forschung von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es zu untersuchen, wie sich eine oder mehrere unabhängige (erklärende) Variablen auf eine abhängige Variable auswirken. Beispielsweise lässt sich mit Regressionsverfahren schätzen, wie sich die formale Bildung und Berufserfahrung auf das Einkommen auswirken.
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den Teilnehmer/innen verschiedene Regressionsverfahren, die in den Sozialwissenschaften weit verbreitet sind, näherzubringen. Der Fokus der Lehrveranstaltung liegt auf Regressionsverfahren für nominale, ordinale und metrische abhängige Variablen. Eingegangen wird z.B. auf die lineare sowie die binäre und multinomiale logistische Regression. Die Teilnehmer/innen lernen nicht nur die den Verfahren zugrundeliegenden Logiken kennen, sondern auch, wann welches Verfahren sinnvoll eingesetzt werden kann.
Die Vorlesung ist stark praxisorientiert: Die Studierenden sollen anhand praktischer Beispiele dazu befähigt werden, eigenständig Forschungsfragen mit fortgeschrittenen quantitativen Methoden der empirischen Sozialforschung zu beantworten. Themenvorschläge der Teilnehmer/innen sind jederzeit willkommen und können in die Veranstaltung integriert werden.