230136 UE M4 Applied Multivariate Data Analysis in R (2024W)

Ziele: Das kostenlose und frei verfügbares open source Statistikprogramm R hat auch in den Sozialwissenschaften an Bedeutung gewonnen, insbesondere im Bereich fortgeschrittener Methoden. R bietet umfangreiche Möglichkeiten der Organisation, Transformation, Analyse und Visualisierung empirischer Daten und ermöglicht in der Anwendung die Entwicklung eigener Programme und Auswertungsroutinen. Aufbauend auf eine kurze Einführung in die Grundlagen und Prinzipien der Programmiersprache R konzentriert sich die Lehrveranstaltung auf die konkrete Anwendung sozialwissenschaftlicher Datenanalysetechniken mit Fokus auf multivariate Methoden. Die teilnehmenden Studierenden erhalten das Rüstzeug, um selbstständig eigene Datenanalysen mit R durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Dabei liegt ein Hauptaugenmerk in der praktischen Anwendung und Umsetzung sowie in der Aneignung von Problemlösungskompetenz in Form von Hilfe zur Selbsthilfe.
Voraussetzung: Interesse an quantitativen statistischen Methoden der empirischen Sozialforschung. Vorkenntnisse in Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik auf dem Niveau Bachelor Soziologie wird erwartet (Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik für SoziologInnen). R-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch wird die Bereitschaft zur Einübung der programmbasierten Arbeitsweise erwartet. Die ersten beiden Einheiten sind grundlegend, insbesondere wenn keine R-Vorkenntnisse vorhanden sind, ist intensives Mitlernen und ggf. Wiederholen notwendig, um dem weiteren Kursverlauf folgen zu können.
Inhalte: Die Übung bietet eine Einführung in die Grundlagen von R, die praktische Arbeit mit R und RStudio und einen Einblick in die Möglichkeiten der Datenanalyse mit R. Ziel dieser Lehrveranstaltung ist es, die TeilnehmerInnen beim Einstieg in die Datenanalyse mit R zu unterstützen, und in die Lage zu versetzen, R zur Aufbereitung, Visualisierung und Modellierung von Daten, sowie zur Erstellung reproduzierbarer Forschungsberichte einzusetzen. In der Folge liegt der Fokus auf der Datenaufbereitung, -manipulation und -analyse wobei uni-, bi- und multivariaten Analysemethoden angewandt und erprobt werden. Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen und durch praktische Anwendung und Übungen zwischen den Terminen vertieft:
- Grundlagen zur Arbeit, Datenanalyse und Programmierung mit R (und RStudio)
- Datenaufbereitung
- Datenvisualisierung
- Datenanalyse (uni-, bi-, multivariat)
- Erstellung reproduzierbarer Berichte und Aufbereitung für die Publikation
Die Daten und der für die Übungsteile benötigte Code werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die frei verfügbare Software R und RStudio ist im PC-Unterrichtsraum bereits installiert, am privaten Computer wenn möglich vor der ersten Einheit selbst zu installieren (zuerst R: https://cran.r-project.org/ und dann RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/).
Methoden: Inputs zu den Themen der Termine, Einübung und Vertiefung im Rahmen von praktischen Übungen in denen aufbauend auf den Inputs empirische Aufgabenstellungen und Probleme zu lösen sind.