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Lineare und logistische Regression mit Stata - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 166716 Kurztext
Semester WS 2019 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 25 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 30
Rhythmus keine Übernahme Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning-Plattform Moodle  
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 08:00 bis 10:00 w. 16.10.2019 bis
05.02.2020
Carl-Zeiß-Straße 3 - Methodenlabor E055   findet statt  
Einzeltermine anzeigen Mi. 08:00 bis 12:00 Einzel-V. 05.02.2020 bis
05.02.2020
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 309   findet statt  
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Nold, Mariana , Dr. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Institut für Soziologie
Inhalt
Kommentar

Das Seminar vermittelt wichtige Kenntnisse der angewandten Statistik. Es erfolgt eine Einführung in STATA.

Das Modell der linearen Einfachregression und der multiplen linearen Regression werden vorgestellt. Anschließend erfolgt eine Einführung in die Logistische Regressionsanalyse. Die erlernten Methoden werden anhand eines wissenschaftlichen Artikels besprochen und mit den PISA-Daten von 2015 praktisch angewendet. Der thematische Schwerpunkt liegt dabei auf Ungleichheiten in Bildungsaspirationen und -erfolg nach Geschlecht und sozialer Herkunft. In Vorbereitung eines eigenen Forschungsberichts werden im Seminar darüber hinaus Forschungsfragen diskutiert und mit Hilfe der PISA-Daten analysiert.

Ziel der Veranstaltung  ist es u. a. die folgenden Kompetenzen zu fördern:

(1) Statistische Ergebnisse verständlich kommunizieren, wesentliche Aussagen in einfachen Worten ausdrücken können.

(2) Daten selbst analysieren: eigene Analysen z. B. zu Fragestellungen aus dem Thüringen-Monitor oder mit PISA-Daten.

(3) Statistische Informationen nutzen und sachadäquat interpretieren: STATA-Output und Information aus wissenschaftlichen Artikeln.

Literatur

Logistische Regressionsanalyse: Eine Einführung

von Joachim Behnke

Springer Verlag, 2015

 

Ich will Feuerwehrmann werden!
Wie Eltern, individuelle Leistungen und schulische Fördermaßnahmen geschlechts(un-)typische Berufsaspirationen prägen.

von M. Helbig, K. Leuze

Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 64 (2012) 1, S. 91-122

 

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2019 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21

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