Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
28.07.2021 10:29:28
Seminar: 10.33.346 Einführung in die Regressionsanalyse und in gemischte Modelle mit R - Details
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General information

Course name Seminar: 10.33.346 Einführung in die Regressionsanalyse und in gemischte Modelle mit R
Subtitle
Course number 10.33.346
Semester Sommersemester 2021
Current number of participants 8
Home institute Institute of Dutch Studies
Courses type Seminar in category Teaching
First date Mon., 19.07.2021 08:00 - 12:00
Type/Form S
Performance record Prüfungsleistung:
3 KP: 3 Hausaufgaben
6 KP: 4 Hausaufgaben
Lehrsprache --
ECTS points 3 / 6

Course location / Course dates

n.a. Mo., 19.07.2021 08:00 - 12:00
Di., 20.07.2021 08:00 - 12:00
Mi., 21.07.2021 08:00 - 12:00
Do., 22.07.2021 08:00 - 12:00
Mo., 26.07.2021 08:00 - 12:00
Di., 27.07.2021 08:00 - 12:00
Mi., 28.07.2021 08:00 - 12:00

Module assignments

Comment/Description

Einführung in die Regressionsanalyse und in gemischte Modelle mit R

Inhalt und Aufbau
Der Kurs „Einführung in die Regressionsanalyse und in gemischte Modelle mit R“ wird als Online-Seminar (UOL-BigBlueButton) konzipiert und befasst sich mit den statistischen Grundlagen und Analyseverfahren von linearen und gemischten Modellen und ihrer praktischen Anwendung mit der Software R und RStudio. Das Seminar verfolgt das Ziel, die Anwendungsmöglichkeiten quantitativer
Verfahren aufzuzeigen und anhand praktischer Beispiele zu verdeutlichen. Im Rahmen des Kurses erhalten die TeilnehmerInnen einen Einblick in die multiple Regression, die binär logistische Regression und in gemischte Modelle (LMEM, GLMM). Die ersten Sitzungen des Kurses widmen wir den einfachen Statistiken mit R. Im Seminar werden die TeilnehmerInnen zunächst in die Themen eingeführt, im Anschluss daran folgen in kleinen Gruppen praktische Übungen zu den einzelnen Themen.

Stichwortartig zusammengefasst behandelt der Kurs folgende Themen:
1. Einführung in R I
2. Einführung in R II
3. Regressionsanalyse
4. Einfache lineare Regression und multiple Regression
5. Binär logistische Regression
6. Datenvisualisierung mit ggplot2
7. Gemischte lineare Modelle
8. LMEM
9. LMEM
10. Ergebnisdarstellung und Visualisierung
11. GLMM
12. GLMM
13. Datenvisualisierung
14. Fragen.

Dieser Kurs richtet sich an Studierende der Fakultät III, die statistisch empirisch arbeiten (z.B. GHR 300, FEP usw.), insbesondere für diejenigen, die eine fachdidaktische (Deutschdidaktik, Literaturdidaktik, Fremdsprachendidaktik) oder eine sprachwissenschaftliche (Anglistik/Amerikanistik, Germanistik, Niederlandistik, Slavistik) Studie durchführen wollen.

Prüfungsleistung:
3 KP: 3 Hausaufgaben
6 KP: 4 Hausaufgaben


Software:
R:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
R-Studio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/