sow475 - Statistics II (Course overview) - Campusmanagementsystem Stud.IP

Department of Social Sciences

6 KP

Module components

Semester courses Wintersemester 2021/2022

Examination

Lecture

Exercises

1.07.057Z - Zusatzangebot: "Code-Lab für Sowis: studentisch organisierte Methodenwerkstatt"
- Tim Krabbe
- Julius Greifenberg
Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 05/11/21), virtuell synchron
Dates on Friday, 18.02.2022, Friday, 25.02.2022, Friday, 04.03.2022, Friday, 11.03.2022, Friday, 18.03.2022, Friday, 25.03.2022 10:00 - 12:00
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, Julius 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. 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! tim.krabbe@uni-oldenburg.de julius.greifenberg@uni-oldenburg.de

Notes on the module

Module examination

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.