sow475 - Statistics II (Course overview)

sow475 - Statistics II (Course overview)

Department of Social Sciences 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2023 Examination
Lecture
  • No access 1.07.041 - Statistik II Show lecturers
    • Dr. Andreas Timm
    • Alena Klenke

    Monday: 14:15 - 15:45, weekly (from 17/04/23), Location: A14 1-103 (Hörsaal 3), W01 1-117
    Dates on Wednesday, 19.07.2023, Wednesday, 26.07.2023 12:00 - 16:00, Monday, 31.07.2023, Monday, 04.09.2023 14:00 - 16:00, Location: A14 1-103 (Hörsaal 3), ((A06 3-313))
    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.
Exercises
  • No access 1.07.042 - Statistik II Show lecturers
    • Alena Klenke
    • Dr. Andreas Timm
    • Lena Katharina Dahlhaus, M.A.

    Tuesday: 14:15 - 15:45, weekly (from 11/04/23)
  • No access 1.07.043 - Statistik II Show lecturers
    • Dr. Andreas Timm

    Wednesday: 14:15 - 15:45, weekly (from 12/04/23)
  • No access 1.07.044 - Statistik II Show lecturers
    • Alena Klenke

    Friday: 10:15 - 11:45, weekly (from 14/04/23)
  • No access 1.07.044Z - Zusatzangebot: "Code-Lab für Sowis: studentisch organisierte Methodenwerkstatt" Show lecturers
    • Josep Gabriel Nikolas Sottile-Perez, B.A.
    • Tim Krabbe

    Wednesday: 12:15 - 13:45, weekly (from 14/04/23)
    Dates on Wednesday, 19.07.2023, Wednesday, 26.07.2023, Wednesday, 02.08.2023, Wednesday, 09.08.2023, Wednesday, 16.08.2023, Wednesday, 2 ...(more)
    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
  • No access 1.07.046Z - Methodenworkshop "Data Science with Wikipedia" (in Englisch) Show lecturers
    • Dr. Taehee Kim
    • Funktionskonto 3go

    Dates on Friday, 05.05.2023 14:15 - 18:00, Saturday, 06.05.2023 09:00 - 15:00, Friday, 09.06.2023 14:15 - 18:00, Saturday, 10.06.2023 09:00 - 15:00, Friday, 07.07.2023 14:15 - 18:00, Saturday, 08.07.2023 09:00 - 15:00
    The aim of this seminar is to introduce Wikipedia data for social science research. Wikipedia is a free online encyclopedia entirely written and edited through user contributions. It became the world's largest "collective intelligence" experiment. Most part of Wikipedia data, such as edit history of articles and activities of editors, is freely open to the public and has great potential to answer social science questions. The seminar starts with introducing recent studies using Wikipedia data. After discussing research questions and analytic strategies using Wikipedia data, students will learn how to obtain and wrangle the data for analysis. The seminar also provides a demonstration of basic analysis using the data. As for programming languages, we use Python for connecting the Wikipedia APIs to obtain the data and R for analysis. The seminar provides basic Python programming, which covers the skill required for the course. R refresher can be offered upon request from students. The course is held in English. However, students can write a final paper either in English or German.
  • No access 1.07.047Z - Zusatzangebot (Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata Show lecturers
    • Svenja Heinecke, M.A.

    Monday: 16:15 - 17:45, weekly (from 17/04/23)
    Dates on Monday, 17.07.2023, Monday, 14.08.2023, Monday, 21.08.2023, Monday, 28.08.2023, Monday, 04.09.2023, Monday, 11.09.2023, Monday, 18.09.2023, Monday, 25.09.2023, Monday, 02.10.2023 16:00 - 18:00
    Rätselhafte Fehlermeldungen im Statistikprogramm? Welches Modell ist eigentlich das richtige für meine Fragestellung? Und wie schaffe ich es, eine aussagekräftige Grafik für meine Ergebnisse zu erstellen? Diese Veranstaltung ist ein offenes und freiwilliges Zusatzangebot an alle, die mit den Statistik-Programmen (R und Stata) zu kämpfen haben bzw. Hilfe bei ihren empirischen Ausarbeitungen im Rahmen von Haus-, Projekt- und Qualifikationsarbeiten (BA, MA) benötigen. Der Ablauf der Veranstaltung richtet sich vollständig an den Fragen und Interessen der Teilnehmer aus und versteht sich als Pendant zur „studentisch organisierten Methodenwerkstatt“, allerdings auf einem höheren Level der möglichen Hilfestellung. Auf Wunsch der Teilnehmer können daher auch gern spezielle Inhalte noch einmal vertiefend präsentiert werden. Dafür treffen wir uns wöchentlich zum Seminartermin im OLExS-Labor in A6, wobei jedoch keinerlei Erwartung an eine regelmäßige Teilnahme besteht und es auch völlig legitim ist, sich einfach nur die Unterlagen herunterzuladen. (Anm: Sollte sich jemand außerhalb des aufgeführten Anmeldezeitraumes vom 01.03. bis 13.05.23 anmelden wollen, bitte ich um eine Nachricht an mich per E-Mail!)
Hinweise zum Modul
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.