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Lineare und logistische Regression - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 172262 Kurztext
Semester SS 2020 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 30 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 40
Rhythmus keine Übernahme Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning-Plattform Moodle  
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefrist derzeit keine Abmeldung von zugelassenen Lehrveranstaltungen 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 ausblenden Fr. 10:00 bis 14:00 14t. 24.04.2020 bis
17.07.2020
    fällt aus 22.05.2020: 
Einzeltermine:
Einzeltermine anzeigen Fr. 10:00 bis 14:00 Einzel-V. 29.05.2020 bis
29.05.2020
    fällt aus  
Gruppe 0-Gruppe:
 



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Leuze, Kathrin, Universitätsprofessor, Dr. rer. pol. 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.

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2020 , Aktuelles Semester: SoSe 2021

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