Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
230203 UE EC: Quantitative Datenanalyse II (2017W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 16.08.2017 10:00 bis Fr 22.09.2017 10:00
- Anmeldung von Di 26.09.2017 10:00 bis Fr 29.09.2017 10:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2017 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 13.10. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 27.10. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 10.11. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 24.11. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 01.12. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 15.12. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 12.01. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 19.01. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Freitag 26.01. 13:00 - 15:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Regressionsverfahren sind in der quantitativen sozialwissenschaftlichen Forschung von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es zu untersuchen, wie sich eine oder mehrere unabhängige (erklärende) Variablen auf eine abhängige Variable auswirken. Beispielsweise lässt sich mit Regressionsverfahren schätzen, wie sich die formale Bildung und Berufserfahrung auf das Einkommen auswirken.Der Fokus der Lehrveranstaltung liegt auf Regressionsverfahren für nominale, ordinale und metrische abhängige Variablen. Eingegangen wird z.B. auf die lineare sowie die binäre und multinomiale logistische Regression. Die Lehrveranstaltung vermittelt die praktische Umsetzung dieser Regressionsverfahren mit der Statistik-Software Stata.Die Veranstaltung ist als Übung zur Vorlesung Quantitative Datenanalyse II konzipiert. Ziel der Übung ist es, die Teilnehmer/innen in die Lage zu versetzen, eigene Forschung mit den besprochenen Regressionsverfahren durchzuführen. In der Übung werden die statistischen Verfahren erprobt, die in der Vorlesung vorgestellt werden, d.h. es wird am PC geübt, verschiedene statistische Modelle mit der Statistiksoftware Stata zu berechnen und Anwendungsvoraussetzungen zu testen. Die Teilnehmer/innen haben in der Übung auch die Möglichkeit, Themenvorschläge zu unterbreiten und sich Ihren eigenen Fragestellungen zu widmen. Die Übung ist somit gerade für jene Studierende besonders empfehlenswert, die in ihrer Abschlussarbeit (oder einer anderen Forschungsarbeit) mit fortgeschrittenen quantitativen Methoden der Sozialwissenschaften arbeiten möchten.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Regelmäßige und aktive Teilnahme
- SeminaraufgabenHinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
- SeminaraufgabenHinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
- Kohler, U. & Kreuter, F. (2012): Datenanalyse mit Stata.
- Long, J. S. & Freese, J. (2006): Regression Models for Categorial Dependent Variables Using Stata.
- Long, J. S. & Freese, J. (2006): Regression Models for Categorial Dependent Variables Using Stata.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39