PRÄSENZ: Quantitative Methoden - Einzelansicht

Ziel des Kurses ist das Erlernen grundlegender Kenntnisse im Bereich der deskriptiven Statistik. Das theoretische vermittelte Wissen soll dabei mit Hilfe der Statistik- und Programmiersprache R praktisch (hands-on) angewendet werden. Die Übung soll darüber hinaus von einem Tutorium begleitet werden.

-  Benninghaus, Hans (2007): Deskriptive Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler, 11. Aufl., Wiesbaden: VS Verlag für SoWi.
   -  Field, Andy (2012): Discovering statistics using R, Los Angeles: Sage.
   -  Sauer, Sebastian (2019): Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren und modellieren, Wiesbaden/Heidelberg: Springer Gabler.
   -  Völkl, Kerstin/ Korb, Christoph (2018): Deskriptive Statistik. Eine Einführung für Politikwissenschaftlerinnen und Politikwissenschaftler, Wiesbaden: Springer VS.
   -  Zuckarelli, Joachim (2017): Statistik mit R. Eine praxisorientierte Einführung in R, Heidelberg: O’Reilly.

Da es sich bei der Statistiksoftware R um ein Open Source-Produkt handelt, wird den Studierenden empfohlen, ihre eigenen Laptops in der Übung zu verwenden.

Wer die erste Sitzung der Lehrveranstaltung versäumt, ohne sich vorher schriftlich oder persönlich zu entschuldigen, kann den Anspruch auf einen Platz in der LV verlieren, wenn es mehr Interessenten als Plätze gibt. Dies gilt ungeachtet der Platzzuweisung durch Friedolin und ist im Einklang mit der grundsätzlichen Aufhebung der Anwesenheitspflicht.

In Form einer Klausur:

1. Termin: 18.07.2022, 14-16 Uhr  August-Bebel-Straße 4 - HS (Domaschk-Hörsaal)
2. Termin: 15.08.2022, 14-16 Uhr  Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 206

-  Grundlegende Anwenderkenntnisse der Statistiksoftware R/RStudio
   -  Univariate Lage- und Streuungsparameter
   -  Koeffizienten der bivariaten Assoziation
   -  Regressionsanalyse (OLS-, Dummy- und Partialregression)