|
Vorlesung
|
-
1.07.071 - Statistik I
- Prof. Dr. Sebastian Schnettler, Ph.D.
Dienstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 20.10.2020)
Ziele des Moduls / Kompetenzen:
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.
Inhalte des Moduls:
Der erste Teil der Vorlesung führt in die deskriptive Statistik ein. Diese beschäftigt sich mit der Beschreibung und Zusammenfassung von Daten mittels numerischer Kennwerte (Mittelwerte und Streuungsmaße) sowie tabellarischer und grafischer Methoden mit dem Ziel, einen Überblick über die Daten zu erlangen und interessante Muster herauszuarbeiten. Vorgestellt werden sowohl Methoden für die Beschreibung einzelner Variablen als auch für die Beschreibung des Zusammenhangs zweier - ggf. unterschiedlich skalierter - Variablen (u.a. Chi-Quadrat-Wert, Cramers V, Pearsons r). Im zweiten Teil der Veranstaltung erfolgt eine Einführung in die induktive Statistik, die sich auf Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie mit dem Testen der Allgemeingültigkeit der aus einer Stichprobe gewonnenen Ergebnisse für eine interessierende Grundgesamtheit beschäftigt. Dazu werden verschiedene Testverfahren vorgestellt, die diesen Schluss für verschiedene Datenarten ermöglichen. Im dritten Teil wird in die einfache und multiple lineare Regressionsanalyse eingeführt, die neben der Zusammenhangsanalyse für zwei und mehr Variablen auch Vorhersagen ermöglicht. Am Ende der Veranstaltung wird ein kurzer Ausblick auf komplexere Regressionsverfahren gegeben, die die einfache lineare Regression für den Zusammenhang mehrerer und unterschiedlich skalierter Variablen erweitern. Die in der Vorlesung anschaulich anhand zahlreicher empirischer Beispiele vermittelten Inhalte zur einführenden Statistik werden in der Begleitübung durch praktische Übungen mit Beispieldaten und mittels gängiger Statistik-Software (Stata/R) vertieft.
|
|
|
Übung
|
-
1.07.036Z - Zusatzangebot: "studentisch organisierte Methodenwerkstatt"
- Svenja Heinecke, M.A.
- Florian Erlbruch
Montag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 19.10.2020), Live-Sprechstunde über den Reiter Meetings in BBB
Termine am Montag, 08.02.2021, Montag, 15.02.2021, Montag, 22.02.2021, Montag, 01.03.2021, Montag, 08.03.2021, Montag, 15.03.2021, Montag, 22.03.2021, Montag, 29.03.2021 16:00 - 18:00
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, 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
-
1.07.072 - Statistik I
Montag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 19.10.2020)
-
1.07.073 - Statistik I
Montag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 19.10.2020)
-
1.07.074 - Statistik I
Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 20.10.2020)
-
1.07.075 - Statistik I
Mittwoch: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 21.10.2020)
-
1.07.076 - Statistik I
Donnerstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 22.10.2020)
-
1.07.077 - Statistik I
Montag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 19.10.2020)
-
1.07.078Z - Zusatzangebot (Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata
Dienstag: 18:00 - 20:00, wöchentlich (ab 20.10.2020)
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.
|
|
| Prüfungsleistung Modul |
1 Klausur |
| Kompetenzziele |
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. |
|
