sow475 - Statistics II (Course overview)

sow475 - Statistics II (Course overview)

Department of Social Sciences 6 KP
Module components Semester courses Winter semester 2024/2025 Examination
Lecture
Exercises
  • Limited access 1.07.056Z - Zusatzangebot: "Code-Lab für Sowis: studentisch organisierte Methodenwerkstatt" Show lecturers
    • Josep Gabriel Nikolas Sottile Perez, B.A.
    • Matheus Silveira Mendes

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 16/10/24)
    Die nächste Haus-, Projekt- oder Qualifikationsarbeit steht an und ihr sollt eine quantitative Datenanalyse durchführen, wisst aber noch nicht richtig wie und das Statistikprogramm spuckt ständig Fehlermeldungen aus? Die Dozierenden sind schlecht erreichbar oder eigentlich ist das Nachfragen schon peinlich? Dann seid ihr bei uns genau richtig: Wir, Josep und Tim, sind selbst noch Studenten und kennen all diese Sorgen und Probleme aus unserer eigenen Anfangszeit. Gerne möchten wir euch anhand dieses Formates unterstützen und ein Umfeld bieten, in dem die Herausforderungen im Umgang mit Statistiksoftware (R, Stata, SPSS) bewältigt werden können. Die Methodenwerkstatt ist kein klassisches Seminar oder Tutorium, sondern bietet einen Rahmen, in dem wir euch persönlich unterstützen. Kommt einfach vorbei, wenn ihr Hilfe in der Statistik oder mit euren wissenschaftlichen Arbeiten braucht. Die Methodenwerkstatt findet in diesem Semester wieder in Präsenz statt, wir sind aber auch bereit individuell Onlinetermine an euch zu vergeben. Unten findet Ihr unsere Emailadressen, über die Ihr uns zunächst erreichen könnt. Alles Weitere sprechen wir dann individuell mit Euch ab! tim.krabbe@uni-oldenburg.de josep.gabriel.nikolas.sottile-perez1@uni-oldenburg.de
Notes on the module
Module examination
KL
Skills to be acquired in this module
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.