| Name des Moduls | [360590] Methoden - Visualisierung und Analyse mutlivariater Daten | Bezeichnung des Moduls | PK-MV-DA |
| Studiengang | [503] - Politische Kommunikation | ECTS Punkte | 5 |
| Arbeitsaufwand für Selbststudium | 120 | Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) | Sommersemester, ggf. auch Wintersemester |
| Arbeitsaufwand in Präsenzstunden | 30 | Dauer des Moduls | 1 |
| Arbeitsaufwand Summe (Workload) | 150 | ||
| Modul-Verantwortliche/r | Prof. Dr. Tobias Rothmund |
| Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform) | Klausur oder Projektbericht Art und Umfang der zu erbringenden Prüfungsleistung wird zu Beginn des Moduls bekannt gegeben. Es gilt, dass die Prüfungsvorleistung (Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung) kein Bestandteil der Modulprüfung ist. |
| Zusätzliche Informationen zum Modul | -- |
| Empfohlene Literatur | Literatur zu den Veranstaltungsinhalten wird von der Dozentin oder dem Dozenten zum Vorlesungsbeginn bekannt gegeben |
| Unterrichtssprache | deutsch / englisch |
| Voraussetzung für die Zulassung zum Modul | -- |
| Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse | Grundkenntnisse in der Programmiersprache R und in der inferenzstatistischen Datenanalyse werden erwartet. |
| Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür) | -- |
| Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul) | 503 M.A. Politische Kommunikation: Wahlpflichtmodul |
| Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …) | Seminar (2 SWS) |
| Inhalte | Im Modul wird anhand von wissenschaftlichen Aufsätzen und praktischen Beispielen überblicksartig und anwendungsorientiert in spezifische Probleme und komplexe Verfahren der multivariaten Statistik eingeführt (z. B. nicht-lineare Regressionsanalysen, Analysen mit Moderator- und Mediatoreffekten, lineare Strukturmodelle). Außerdem werden Möglichkeit der Visualisierung von Zusammenhängen in multivariaten Daten vorgestellt und eingeübt. |
| Lern- und Qualifikationsziele | Die Studierenden verfügen über ein vertieftes Verständnis im Bereich der multivariaten Statistik sowie der Datenanalyse. Sie sind in der Lage, multivariate statistische Analysen in Forschungsberichten zu verstehen, zu interpretieren und kritisch zu vergleichen. Die Studierenden können komplexere multivariate Analysen selbstständig ausführen und die Ergebnisse interpretieren. Die Studierenden besitzen Grundkenntnisse in der Datenvisualisierung und die Fähigkeit, sich zusätzliche Kenntnisse eigenständig anzueignen. |
| Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung | Regelmäßig und aktive Teilnahme am Modul in der Form eines mündlichen (bspw. Referat) oder schriftlichen (bspw. Zusammenfassung einer Studie) Beitrags. Die konkrete Ausgestaltung des studentischen Beitrags wird zu Beginn des Moduls bekannt gegeben. |