Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
04.08.2020 13:06:12
sow475 - Statistik II
Institut für Sozialwissenschaften 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2019/2020 Prüfungsleistung
Vorlesung
Übung
  • Kein Zugang 1.07.072 - Statistik II headache
    • Andreas Filser

    Dienstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 15.10.2019)

  • Kein Zugang 1.07.073 - Statistik II headache
    • Andreas Filser

    Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 15.10.2019)

  • Kein Zugang 1.07.074 - Statistik II headache
    • Dr. rer. pol. Andreas Timm

    Montag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 14.10.2019)

  • Kein Zugang 1.07.075 - Statistik II headache
    • Dr. rer. pol. Andreas Timm

    Montag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 14.10.2019)

  • Kein Zugang 1.07.076Z - Zusatzangebot: "(Quantitative) Datenwerkstatt für R und Stata" headache
    • Andreas Filser

    Dienstag: 18:00 - 20:00, wöchentlich (ab 15.10.2019)
    Termine am Dienstag. 10.12.19 16:30 - 18:00, Mittwoch. 18.12.19 10:00 - 12:00

    Diese Veranstaltung ist ein offenes Angebot an alle, die Hilfe zur Selbsthilfe für quantitative Datenauswertungen im Rahmen von Qualifikations- (PA, BA, MA) und Seminararbeiten suchen oder generell ihre praktischen Kenntnisse in quantitativer Datenanalyse vertiefen möchten. Die Veranstaltung soll eine Ergänzung zu Sprechstundenterminen etc. mit den jeweiligen Betreuenden sein, um Daten- und Statistikprobleme zu diskutieren und zu lösen. Anhand ihrer Projekte und Probleme werden wir uns den verschiedenen Aspekten quantitativer Datenanalyse widmen. Die Themen werden sich am Interesse der Teilnehmenden orientieren: mögliche Inhalte könnten Datenaufbereitung, -restrukturierung oder -verknüpfung sowie die Visualierung von Ergebnissen sein. Darüber hinaus soll die Datenwerkstatt auch ein Raum sein, Fragen zu Analysemodellen zu klären. Je nach Präferenz der Teilnehmenden werden wir mit R, Stata oder beiden Programmen arbeiten.

  • Kein Zugang 1.07.077Z - Zusatzangebot: "studentisch organisierte Methodenwerkstatt" headache
    • Svenja Heinecke, B.A.
    • Florian Erlbruch

    Montag: 16:00 - 20:00, wöchentlich (ab 14.10.2019)
    Termine am Montag. 03.02.20, Montag. 10.02.20, Montag. 17.02.20, Montag. 24.02.20, Montag. 02.03.20, Montag. 09.03.20, Montag. 16.03.20, Montag. 23.03.20, Montag. 30.03.20 12:00 - 16:00

    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. Ihr findet uns im OLExS (Computer-Labor) in A6 3-313! Die Methodenwerkstatt findet auch in der vorlesungsfreien Zeit statt!

Hinweise zum Modul
Prüfungsleistung Modul
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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