In vielen Lebensbereichen werden wir mit Informationen konfrontiert, die auf statistischen Analysen beruhen. Zu nennen sind hier z. B.
Ergebnisse aus Umfragen zur politischen Stimmung, Ergebnisse aus der quantitativen Bildungsforschung oder Arbeitslosenquoten im Ländervergleich.
Die Statistik verfolgt das Ziel große Datenmengen so zu verarbeiten, dass Strukturen sichtbar werden. Sind z. B. ältere Menschen konservativer als junge Menschen in ihrem Wahlverhalten und wie groß ist der konkrete Unterschied?
Fällt es Mädchen leichter lesen zu lernen als Jungen? Oder: Hat die Arbeitslosigkeit in bestimmten Bereichen in letzten Jahren abgenommen? Werden Männer in bestimmten Berufen besser bezahlt als Frauen?
Man kann zahllose Fragen formulieren, die man mit Hilfe der quantitativen Datenanalyse beantworten kann.
In diesem Kurs geht es darum zentrale Werkzeuge zur Verfügung zu stellen um Daten aus einem Datensatz zu beschreiben. Eine gute Beschreibung ist eine sehr wichtiger Bestandteil der quantitativen Datenanalyse im soziologischen Forschungsprozess.
Themen, die wir in diesem Semester besprechen sind u. a.:
Variablen und Skalenniveaus, uni- und bivariate Datenanalyse und Regression. Es werden wichtige Maßzahlen der Statistik besprochen und grafische Verfahren vorgestellt, die zur Beschreibung von Daten wichtig sind.
Solche grafischen Verfahren sind z. b. Balken- und Kreisdiagramme, Boxplots, Streudiagramme oder die Regressionsgerade
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