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200088 VO Advanced Statistics (2014W)
Labels
Begleitendes Tutorium (Freitag 8-9:30), Hörsaal B, NIG
Details
Language: German
Examination dates
- Thursday 29.01.2015
- Friday 13.03.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Wednesday 13.05.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Wednesday 24.06.2015 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Monday 19.10.2015 11:30 - 13:00 Hörsaal G Psychologie, Liebiggasse 5, 2. Stock
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 09.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 16.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 23.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 30.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 06.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 13.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 20.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 27.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 04.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 11.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 18.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 08.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 15.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 22.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 29.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
4 Prüfungstermine
Minimum requirements and assessment criteria
Examination topics
Der Kurs besteht aus Vorlesungen, in denen Methoden der
multivariaten Datenanalyse theoretisch und in Anwendungen vorgestellt
werden. Leseempfehlungen und freiwillige Hausarbeiten werden gegeben. Unten
folgt eine Liste mit zu behandelnden Themen. Sowohl die Themen auf der Liste
als auch die Reihenfolge der Besprechung können nach Vereinbarung geändert
werden.
multivariaten Datenanalyse theoretisch und in Anwendungen vorgestellt
werden. Leseempfehlungen und freiwillige Hausarbeiten werden gegeben. Unten
folgt eine Liste mit zu behandelnden Themen. Sowohl die Themen auf der Liste
als auch die Reihenfolge der Besprechung können nach Vereinbarung geändert
werden.
Reading list
Es gibt keinen Text, der all in diesem Kurs zu behandelnden
Methoden in einem Band beschreibt. Der folgende zweibändige Text ist aber
ein Klassiker, der alle Methoden außer den Strukturgleichungsmodellen und
der KFA beschreibt:
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I:
Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II:
Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte
Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive
verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on
generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder
die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare
Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The
analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca
Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied
multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear
statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in
Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling,
3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural
equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter
zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood,
IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL
und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen
werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle
Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation
modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge,
UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis -
Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New
York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts,
interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and
Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency
Analysis. New York: Guilford Press.
Methoden in einem Band beschreibt. Der folgende zweibändige Text ist aber
ein Klassiker, der alle Methoden außer den Strukturgleichungsmodellen und
der KFA beschreibt:
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I:
Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II:
Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte
Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive
verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on
generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder
die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare
Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The
analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca
Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied
multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear
statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in
Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling,
3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural
equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter
zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood,
IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL
und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen
werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle
Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation
modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge,
UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis -
Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New
York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts,
interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and
Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency
Analysis. New York: Guilford Press.
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:37
Anwendungen der multivariaten Datenanalyse ein. Der Kurs umfasst sieben
Module. Der erste gibt eine Einführung in Klassifikationsmethoden.
Beispielmethoden, die behandelt werden, sind die Diskriminanzanalyse und die
Clusteranalyse. Das zweite Modul gibt eine Einführung in die
exploratorischen
dimensionsanalytischen Methoden der Hauptkomponentenanalyse und der
Faktorenanalyse. Im dritten Modul werden Regressionsmodelle, speziell die
Regression im Allgemeinen Linearen Modell (ALM) und die logistische
Regression vorgestellt. Im vierten Modul wird die Varianzanalyse aus der
Perspektive des ALM behandelt. Das fünfte Modul gibt einen Überblick über
Strukturgleichungsmodelle (SEM). Das sechste Modul führt Studierende in die
log-linearen Modelle ein. Das siebte Modul behandelt die
Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA). Die letzten Module werden nur
behandelt, wenn im Semester noch genügend Zeit zur Verfügung steht.
Neben den formalen Teilnahmevoraussetzungen, die erfüllt sein müssen, wird
von den TeilnehmerInnen erwartet, daß sie
1. Begriffe und Methoden der intermediären Statistik sowohl in ihren
algebraischen als auch in
ihren statistischen Elementen beherrschen, und
2. mindestens eines der gängigen Betriebssysteme für PCs beherrschen und
Zugang zu geeigneter Software haben.