Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
21.09.2020 15:09:47
sow475 - Statistik II (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Statistik II
Modulcode sow475
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Fachbereich/Institut Institut für Sozialwissenschaften
Verwendet in Studiengängen
  • Fach-Bachelor Sozialwissenschaften (Bachelor) > Akzentsetzungsmodule
  • Master of Education (Wirtschaftspädagogik) Politik (Master of Education) > Mastermodule
  • Zwei-Fächer-Bachelor Sozialwissenschaften (Bachelor) > Akzentsetzungsmodule
Ansprechpartner/-in
Modulverantwortung
Prüfungsberechtigt
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Im Modul „Statistik 1“ haben die Studierenden u.a. gelernt, wie sich der Zusammenhang zweier metrischer oder nicht-metrischer Variablen beschreiben und generalisieren lässt. Das Modul vermittelt Studierenden die Fähigkeit zu erkennen, wann einfache statistische Kennzahlen zur Beschreibung von Zusammenhängen ausreichen und wann eine Regressionsanalyse angebracht ist sowie zwischen verschiedenen Regressionsverfahren auszuwählen. Nach Abschluss verfügen die Studierenden über die praktische Fähigkeit, eigene statistische Analysen auf Basis verschiedener Regressionsverfahren durchzuführen und Analysen in bestehenden Studien, die diese Arten von Regressionsmodellen einsetzen, zu versehen, zu interpretieren und kritisch zu diskutieren.
Modulinhalte
Anknüpfend an bereits erworbene einführende Kenntnisse der beschreibenden und schließenden Statistik aus der Veranstaltung Statistik I wird zunächst in die lineare Regressionsanalyse eingeführt, eine Methode, die es erlaubt, ein Merkmal auf Basis eines oder mehrere anderer Merkmale vorherzusagen und die Stärke des damit beschriebenen statistischen Zusammenhang zu bestimmen. Aufbauend auf die lineare Regression, die auf metrische abhängige Variablen zugeschnitten ist, wird im Anschluss die Familie der generalisierten linearen Modelle (GLM) vorgestellt. Zu dieser Modellfamilie gehören Regressionsmodelle, die geeignet sind, unterschiedlich skalierte abhängige Variablen im Rahmen der Regressionsanalyse zu untersuchen. Dazu gehört z.B. die logistische Regression, die zum Einsatz kommt, wenn die abhängige Variable binär kodiert ist (z.B. ja/nein) oder die Poissonregression, die zum Einsatz bei Zählvariablen kommt. Der Ablauf der Veranstaltung ist durch eine enge Verzahnung von Theorie und praktischen Anwendungen charakterisiert. Im Rahmen der Vorlesung werden die theoretischen Grundlagen vermittelt und mit den TeilnehmerInnen anhand von empirischen Beispielen diskutiert. Im begleitenden Seminar wird die praktische Umsetzung der zuvor theoretisch behandelten Verfahren im Rahmen von Übungen am PC mit der Statistiksoftware erlernt. In die Arbeit mit R wird im Rahmen der Begleitübung zu Beginn des Semesters eingeführt.
Literaturempfehlungen
Backhaus, K., B. Erichson, W. Plinke und R. Weiber (2003). Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, Berlin: Springer. Fahrmeir, L., Kneib, T., & Lang, S. (2009). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. Statistik und ihre Anwendungen (2. Aufl.). Berlin: Springer. Groß, J. (2010). Grundlegende Statistik mit R: eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R. Wiesbaden: Vieweg + Teubner. Sheather, S. (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer Texts in Statistics. New York, NY: Springer New York
Links
Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel AS (Akzentsetzung / Accentuation)
Modulart je nach Studiengang Pflicht oder Wahlpflicht
Lern-/Lehrform / Type of program 1 VL: 1.07.071 + 1 Ü: 1.07.072-076
Ggf. angeboten als Kombination aus Präsenz- und online Lehre
Vorkenntnisse / Previous knowledge Methoden der empirischen Sozialforschung & Statistik I (deskriptive und Inferenzstatistik) oder äquivalente Veranstaltungen
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 2.00 WiSe 28 h
Übung 2.00 WiSe 28 h
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Klausur __Bonusleistungen: __ Die Klausur selbst muss mit mindestens 4,0 bestanden sein. Inhalte aus den Begleitseminaren werden durch kurze Tests und/oder Übungszettel abgefragt; durch erfolgreiche Teilnahme an diesen Zusatzleistungen kann im Rahmen der Bonuspunkteregelung die Note der Klausur um max. 0,7 Notenpunkte verbessert werden.