sow475 - Statistik II

sow475 - Statistik II

Institut für Sozialwissenschaften 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2020/2021 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 1.07.111 - Statistik II Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Sebastian Schnettler, Ph.D.

    Montag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 19.10.2020)
    Termine am Montag, 08.02.2021 16:00 - 18:00

Übung
  • Kein Zugang 1.07.036Z - Zusatzangebot: "studentisch organisierte Methodenwerkstatt" Lehrende anzeigen
    • 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

  • Kein Zugang 1.07.078Z - Zusatzangebot (Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata Lehrende anzeigen
    • Andreas Filser

    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.

  • Kein Zugang 1.07.113 - Statistik II Lehrende anzeigen
    • Andreas Filser

    Dienstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 20.10.2020)

  • Kein Zugang 1.07.114 - Statistik II Lehrende anzeigen
    • Andreas Filser

    Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 20.10.2020)

Hinweise zum Modul
Prüfungsleistung Modul
1 Klausur
Bonusleistungen:
Die Klausur selbst muss mit mindestens 4,0 bestanden sein. Inhalte aus den Begleitseminaren werden durch kurze Tests und/oder Übungszettel abgefragt; durch erfolgreiche Teilnahme an diesen Zusatzleistungen kann im Rahmen der Bonuspunkteregelung die Note der Klausur um max. 0,7 Notenpunkte verbessert werden.
Kompetenzziele
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.

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