Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
05.03.2021 18:00:35
sow469 - Statistics I (Course overview)
Department of Social Sciences 6 KP
Module responsibility
  • Sebastian Schnettler
Authorized examiners
  • Die im Modul Lehrenden
module components Semester courses Sommersemester 2021 Examination
Lecture
Exercises
  • Limited access 1.07.075Z - Zusatzangebot (Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata headache
    • Andreas Filser

    Tuesday: 18:00 - 20:00, weekly (from 13/04/21)

    freiwilliges und offenes Zusatzangebot ohne KP. Rätselhafte Fehlermeldungen? Welches Modell ist das richtige für diese Fragestellung? Diese Veranstaltung ist ein offenes Angebot an alle, Daten- und Statistikprobleme zu diskutieren und zu lösen. Auf Basis aktueller Projekte, z.B. Qualifikations- (PA, BA, MA) und Seminararbeiten, werden wir uns den verschiedenen Aspekten quantitativer Datenanalyse widmen. Wir treffen uns wöchentlich zum Seminartermin via BigBlueButton, entweder als offene Fragerunde oder ich stelle gerne auf Wunsch auch spezielle Inhalte vor. Die Themen werden sich vollständig am Interesse der Teilnehmenden orientieren, beispielsweise könnten folgende Inhalte besprochen werden: - Datenaufbereitung & -restrukturierung: Wie bringe ich meinen Datensatz in die richtige Form? Wie wähle die richtigen Fälle aus? Wie erstelle ich die benötigten Variablen? - Wie kann ich Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammenfügen? - Welches Modell brauche ich? Und wie sind die Ergebnisse zu interpretieren? - Wie kann ich meine Ergebnisse am besten präsentieren? - Und vor allem: warum ich bekomme ich hier eine Fehlermeldung und was bedeutet sie? Je nach Präferenz der Teilnehmenden werden wir mit R oder Stata arbeiten. Das Seminar versteht sich als offenes Forum, es besteht keinerlei Erwartung an eine regelmäßige Teilnahme und es ist auch völlig legitim, sich einfach nur die Beispiele herunterzuladen.

Notes for the module
Module examination
KL
Skills to be acquired in this module
Nicht zuletzt durch die zunehmende Verfügbarkeit elektronischer Daten in fast allen Lebens- und Arbeitskontexten („Big Data“) gewinnt eine solide statistische Grundausbildung in vielen Berufen an Relevanz. Aber auch für die interessierte Allgemeinheit und - im Sinne ihrer Multiplikatorfunktion - für angehende Lehrkräfte an Schulen sind statistische Kenntnisse zunehmend relevant, um Zusammenhänge zu verstehen, Risiken einzuschätzen und politische Argumente richtig einzuordnen. Dieses Modul vermittelt die Fähigkeit, quantitative Daten für die wissenschaftliche Analyse aufzubereiten und auszuwerten sowie existierende empirische Analysenvon anderen, z.B. aus Forschungsbeiträgen oder den Medien, kritisch zu hinterfragen.