Lehrinhalte
In dem Seminar werden am Beispiel von verschiedenen Datensätzen multivariate Analyseverfahren mit SPSS (Syntax) erarbeitet. Dabei wird hauptsächlich auf die lineare Regression, die logostische Regression und die hierarchische Regression eingegangen.
Literatur
Wentura, D., Pospeschill, M. (2015). Multivariate Datenanalyse. Eine kompakte Einführung. Wiesbanden: Springer.
Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R. (2018). Multilevel analysis. Techniques and applications (3 ed.). New York: Routledge.
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Statistik (z.B. Statistik I II), grundlegende Kenntnisse in Methoden der empirischen Sozialforschung (z.B. Methoden I II).
Erwartete Teilnehmerzahl
20 (PC-Pool im alten Hauptgebäude)
Zusätzliche Informationen
Credits (6cp): Regelmäßige Teilnahme am Seminar sowie Erarbeitung einer eigenen Analyse, die mündlich präsentiert und anschließend in Form eines Berichts verschriftet wird.
Zur Veranstaltung wird ein Moodle-Kurs mit weiterer Literatur angeboten.
Online-Angebote
moodle
In dem Seminar werden am Beispiel von verschiedenen Datensätzen multivariate Analyseverfahren mit SPSS (Syntax) erarbeitet. Dabei wird hauptsächlich auf die lineare Regression, die logostische Regression und die hierarchische Regression eingegangen.
Literatur
Wentura, D., Pospeschill, M. (2015). Multivariate Datenanalyse. Eine kompakte Einführung. Wiesbanden: Springer.
Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R. (2018). Multilevel analysis. Techniques and applications (3 ed.). New York: Routledge.
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Statistik (z.B. Statistik I II), grundlegende Kenntnisse in Methoden der empirischen Sozialforschung (z.B. Methoden I II).
Erwartete Teilnehmerzahl
20 (PC-Pool im alten Hauptgebäude)
Zusätzliche Informationen
Credits (6cp): Regelmäßige Teilnahme am Seminar sowie Erarbeitung einer eigenen Analyse, die mündlich präsentiert und anschließend in Form eines Berichts verschriftet wird.
Zur Veranstaltung wird ein Moodle-Kurs mit weiterer Literatur angeboten.
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- Lehrende: Marek Fuchs
Semester: WT 2018/19