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Foto: Matthias Friel

Einführung in die computergestützte Datenanalyse - Einzelansicht

Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 413111
SWS 2 Semester WiSe 2022/23
Einrichtung Sozialwissenschaften   Sprache deutsch
Weitere Links Moodle-Kurs
Belegungsfrist 04.10.2022 - 10.11.2022

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Seminar Mi 08:00 bis 10:00 wöchentlich 19.10.2022 bis 08.02.2023  3.07.1.44 Dr. Krawietz 21.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
28.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
Einzeltermine:
  • 19.10.2022
  • 26.10.2022
  • 02.11.2022
  • 09.11.2022
  • 16.11.2022
  • 23.11.2022
  • 30.11.2022
  • 07.12.2022
  • 14.12.2022
  • 04.01.2023
  • 11.01.2023
  • 18.01.2023
  • 25.01.2023
  • 01.02.2023
  • 08.02.2023
Gruppe 2:
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Seminar Mi 10:00 bis 12:00 wöchentlich 19.10.2022 bis 08.02.2023  3.07.1.44 Dr. Krawietz 21.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
28.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
Gruppe 3:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Seminar Mi 12:00 bis 14:00 wöchentlich 19.10.2022 bis 08.02.2023  3.07.1.44 Dr. Krawietz 21.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
28.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
Gruppe 4:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
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Seminar Fr 16:00 bis 18:00 wöchentlich 21.10.2022 bis 10.02.2023  Online.Veranstaltung Dr. Krawietz 23.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
30.12.2022: Akademische Weihnachtsferien
Kommentar

Statistische Datenanalysen sind integraler Bestandteil zahlreicher Bereiche des alltäglichen Lebens. Ob als politisches Frühwarnsystem oder in der Umfrageforschung, Politik und Verwaltung setzen zunehmend auf immer größere Datenmengen zur Entscheidungsunterstützung. Dieser Kurs hat zum Ziel, eine Einführung in das Arbeiten mit Statistik-Software und  sozialwissenschaftlichen Daten zu bieten. Dabei steht das Schreiben von Syntax im Vordergrund. Damit wird dem grundlegenden wissenschaftlichen Anspruch der Replizierbarkeit von Forschungsergebnissen Rechnung getragen.

Literatur

Ulrich Kohler, Frauke Kreuter (2016): Datenanalyse mit Stata - Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwenung, De Gruyter, https://doi.org/10.1515/9783110469509.

Für die Einführung in den Kurs eignen sich auch ältere Ausgaben des Buches. In der Bibliothek am Griebnitzsee finden sich viele Leihexemplare. Die Literatur ist zudem im Kurs hinterlegt.

Zur Einführung in RStudio eignen sich die im Kurs präsentierten Videos sehr gut. Zusätzliche Literatur wird nicht benötigt.

Bemerkung

Asynchrone Vorlesungen:
Lehre im flipped Classroom-Format. Die Kursteilnehmer*innen eignen sich Lerninhalte über Texte und Videotutorials, Übungen und deren Lösungen selber an. Das Material wird in Moodle im Kurs stata_2223 bereitgestellt.

Synchrone Übungen:
Präsenszeit Mittwochs von 08:00 bis 14:00 Uhr auf dem Campus Griebnitzsee, Haus 7, Raum 1.44. Der Dozent steht für Fragen rund um den Kurs in dieser Zeit zur Verfügung. Sie können jeweils um 8:15, 10:15 oder 12:15 in den Pool kommen.

Wichtig: Am Freitagstermin findet keine Fragestunde online statt. Fragen können Mittwochs in der Zeit von 8:15 bis 13:45 auf dem Campus Griebnitzsee in Präsenz oder online gestellt werden.

 

 

Voraussetzungen

Studierende ab dem 3. Fachsemester besonders geeignet.

Leistungsnachweis

für die Prüfungsnebenleistung: Online-Test

für die Modulabschlussprüfung: Online-Klausur 90 Minuten


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: WiSe 2023/24