Einführung in die computergestützte Datenanalyse mit Stata - Einzelansicht

Belegungsinformation: Ab dem 13.4 wird es von 12-14 Uhr eine weitere Gruppe geben, in die Sie sich einschreiben können. 

Das Seminar lehrt, Datenauswertungsprojekte eigenständig durchzuführen. Im Wesentlichen wird hier in das Statistik Software Packet STATA eingeführt. Sie erhalten aber auch einen ersten, kurzen Einblick in R. Alle Informationen zum Kurs erhalten Sie über den Moodle Kurs des Seminars. Nehmen Sie dort bitte den ausführlichen Syllabus zur Kenntnis. Das Format des Kurses ist in einem sog. Flipped-Classroom organisiert. Das bedeutet, dass die Lerninhalte über Lernvideos ausgelagert sind. Mittwochs findet von 8-14 Uhr eine offene, fakultative Sprechstunde mit dem Dozenten statt. Hier können Sie Fragen jeglicher Art stellen.

Der Moodle Kurs enthält umfassend Literatur. Im wesentlichen beziehen wir uns auf Kohler, Kreuter (2016): Datenanalyse mit Stata, DeGruyter.

Abschluss des Moduls BBMSOZ910 wird empfohlen.

Für Zwei-Fach-Bachelor Soziologie vom WiSe 2014/15 gilt abweichend folgendes:Abschluss des Basisstudiums Soziologie wird dringend empfohlen. Ferner wird empfohlen, das Modul parallel zum Modul BVMSOZ910 zu belegen.

Für Zwei-Fach-Bachelor Volkswirtschaftslehre vom WiSe 2013/14 gilt abweichend folgendes:Abschluss des Moduls BBMVWL410 wird dringend empfohlen.

Prüfungsnebenleistungen: Moodle-Test, ca. 30 Minuten.

Modulabschlussprüfung: Online-Klausur 90 min.

Klausurtermine:

Erst-Termin: 27.07.2022, 16 - 18 Uhr, online; Anmelde- und Rücktrittsfristen: 01.04. - 19.07.2022

Zweit-Termin: 14.09.2022, 10:15 - 11:45 Uhr, online; Anmelde- und Rücktrittsfristen: 21.04. - 06.09.2022

Inhalte:

• Grundlegende Funtionsweise von Datenanalyseprogrammen (Script-Files, Log-Files)
• Daten lesen (Systemfiles, Daten-Import aus Textformaten)
• Datenmangement (Variablen-Rekodierung, Datenorganisation)
• Beschreibung von Daten mit Statistisken (Häufigkeitstabellen, Kreuztabellen, Mittelwerte, etc.)
• Beschreibung von Daten mit Graphiken (Balkengraphiken, Histograme, Dot-charts, etc.)
• Lineare Regression

 Die Studierenden ...

• beherrschen die Grundfunktionen und wichtigsten Befehle einschlägiger Datenanalyse-Software (z.B. Stata, R, etc.),
• können eigenständig Daten analysieren,
• können Verteilungen beschreiben und Grafiken erstellen,
• können statistische Tests durchführen und Ergebnisse interpretieren,
• sind in der Lage, eigenständig eine multiple Regressionsanalyse durchzuführen.