Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
24.10.2021 04:25:13
sow475 - Statistics II (Course overview)
Department of Social Sciences 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2021 Examination
Lecture
Exercises
  • Limited access 1.07.072 - Statistik II Show lecturers
    • Dr. rer. pol. Andreas Timm

    Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 15/04/21)

  • Limited access 1.07.073 - Statistik II Show lecturers
    • Dr. rer. pol. Andreas Timm

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 15/04/21)

  • Limited access 1.07.074 - Statistik II Show lecturers
    • Dr. rer. pol. Andreas Timm

    Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 14/04/21)

  • Limited access 1.07.075Z - Zusatzangebot (Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata Show lecturers
    • 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.

  • Limited access 1.07.076Z - Zusatzangebot: "studentisch organisierte Methodenwerkstatt" Show lecturers
    • Svenja Heinecke, M.A.
    • Florian Erlbruch

    Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 12/04/21), Sprechstunde in BBB

    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, Florian und Svenja, 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. In diesem Semester wird die Beratung hauptsächlich über Telefon, Email, Videochat etc. ablaufen. Unten findet Ihr unsere Emailadressen, über die Ihr uns zunächst erreichen könnt. Alles Weitere sprechen wir dann individuell mit Euch ab! florian.erlbruch@uol.de svenja.heinecke@uol.de

Notes for 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.