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230203 UE EC: Quantitative Datanalysis II (2018W)

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 09.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 16.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 23.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 30.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 06.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 13.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 20.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 27.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 04.12. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 11.12. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 08.01. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 15.01. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 22.01. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday 29.01. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33

Information

Aims, contents and method of the course

In dieser Übung werden die Inhalte der Vorlesung „Quantitative Datenanalyse II“ vertieft. Studierende verwenden die Statistik-Software Stata, um verschiedene multivariate Regressionsverfahren anhand verschiedener Datensätze anzuwenden. Anhand von Übungsaufgaben werden die Anwendung der Modelle, die Interpretation der Ergebnisse und die Regressionsdiagnostik erlernt.
Inhaltlich werden elementare Kenntnisse der Statistik (zu Verteilungen, Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests) vorausgesetzt, die z.B. im Grundmodul des ECs Quantitative Methoden (VO Quantitative Datenanalyse I) vermittelt werden. Zum besseren Verständnis wird der Besuch der begleitenden Vorlesung dringend empfohlen.

Assessment and permitted materials

- Mitarbeit (25%)
- Übungsblätter (75%)

Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.

Minimum requirements and assessment criteria

- Regelmäßige Teilnahme (d.h. maximal zweimaliges Fehlen) – unbedingte Anwesenheit in der ersten Einheit.
- Bereitschaft zur Mitarbeit in der Übung
- Zeitgerechte Abgabe von mindestens der Hälfte aller Übungsblätter

Examination topics

Reading list

Kohler, Ulrich und Frauke Kreuter. 2016. Datenanalyse mit Stata : allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung, 5. Auflage, Berlin: De Gruyter Oldenbourg.

Long, J. Scott, and Jeremy Freese. 2014. Regression models for categorical dependent variables using Stata, 3. Auflage, College Station: State Press.

Wolf, Christof und Henning Best (Hrsg.). 2010. Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

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Last modified: Mo 07.09.2020 15:39