Regressionsmodelle für kategoriale abhängige Variablen - Einzelansicht

UPDATE:

Liebe Studierende,

das Seminar findet im Sommersemester als Online-Seminar statt.

Derzeit ist geplant, das Seminar mithilfe der Videokonferenz-Software Zoom durchzuführen.

Für den ersten Seminartermin am 21.04. (14-16 Uhr) ist eine Zoom-Sitzung geplant, bei der wichtige organisatorische Punkte besprochen werden.

Da die Einschreibefrist erst am 20.04. beginnt, bitte ich Sie, mir eine E-Mail zu schreiben, wenn Sie am Seminar teilnehmen möchten.
Ich kann Ihnen so frühzeitig die nötigen Informationen für die erste Sitzung zukommen lassen.

Sollten Sie Fragen haben, dann schreiben Sie mir eine E-Mail.

Meine E-Mail-Adresse ist fabian.class@uni-potsdam.de.

Mit freundlichen Grüßen
Fabian Class

Viele Fragestellungen in den Sozialwissenschaften befassen sich mit kategorialen abhängigen Variablen.

Warum haben Wähler für Donald Trump gestimmt, oder auch nicht?
Welchen Einfluss hat die soziale Herkunft auf den Bildungsabschluss?
Welche Faktoren beeinflussen die Parteipräferenz einer Person?

Das Seminar gibt eine Einführung in verschiedene Regressionsmodelle zur Analyse derartiger abhängiger Variablen.
Zu den behandelten Modellen gehören unter anderem die Logit- und Probit-Modelle für binäre und ordinale
abhängige Variablen sowie die multinomiale logistische Regression. Nach einer kurzen Wiederholung wichtiger mathematischer
Konzepte wird die Maximum-Likelihood-Methode vorgestellt, die allen behandelten Modellen zugrunde liegt.
Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf der praktischen Anwendung der vorgestellten Regressionsmodelle sowie der Interpretation der Ergebnisse.
Darüber hinaus befasst sich das Seminar kritisch mit der Bedeutung statistischer Signifikanz.

Im Rahmen des Seminars wird die freie Statistiksoftware R genutzt.
Vorkenntnisse der Statistiksoftware R sind nicht erforderlich für die Seminarteilnahme.