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210014 VO BAK3 Quantitative methods (2025S)
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Details
Language: German
Examination dates
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- N Wednesday 05.03. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 19.03. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 26.03. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 02.04. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 30.04. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 07.05. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 14.05. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 21.05. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 28.05. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 04.06. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 11.06. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 18.06. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Wednesday 25.06. 13:15 - 15:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Multiple choice, 90 Minuten. 60 von 100 Prozent der Punkte zum positiven Absolvieren der Prüfung gebraucht. Taschenrechner erlaubt, sonstige Hilfsmittel nicht.
Minimum requirements and assessment criteria
60% der möglichen Punkte in der Vorlesungsprüfung.
Examination topics
Prüfungsstoff: Vorlesungen und Folien und das Kursbuch (Llaudet/Imai).
Reading list
Das Kursbuch für diese Vorlesung ist:
Llaudet, E., & Imai, K. (2022). Data analysis for social science: A friendly and practical introduction. Princeton University Press.
Llaudet, E., & Imai, K. (2022). Data analysis for social science: A friendly and practical introduction. Princeton University Press.
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Last modified: We 29.01.2025 16:26
- die Relevanz von quantitativen Methoden für politikwissenschaftliche Forschung,
- quantitative Methoden zur Beschreibung von Daten (Verteilungen und Zusammenhänge),
- Grundzüge experimenteller Logik und der Nutzen von experimentellen und quasi-experimentellen Designs zur Erfassung kausaler Zusammenhänge,
- einfache lineare Regressionsmodelle als Methode, um Vorhersagen zu treffen und kausale Zusammenhänge zu ermitteln,
- die Rolle von Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheit in quantitativer Forschung, und
- erste Schritte mit wichtiger statistischer Software, die in den Sozialwissenschaften benutzt wird.