Deskriptiv- und inferenzstatistische Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse - Einzelansicht

Einführung in Deskriptiv- und Inferenzstatistik

Trotz verschiedentlich geäußerter negativer Einschätzungen -- lies, damned lies, statistics  -- ist die Bedeutung der Statistik in Wissenschaft und Politik geradezu überwältigend. Zumindest für die Sozialwissenschaften gilt: fundierte Aussagen über empirische Realitäten lassen sich (fast) nur mit Hilfe von Statistik treffen. Notwendige Voraussetzung hierfür sind aber grundlegende Kenntnisse statistischer Konzepte und Verfahren. Die werden in dieser Vorlesung vermittelt.

Der erste Teil behandelt statistische Verfahren zur Beschreibung und zum Vergleich von beobachteten Merkmalen. Behandelt werden tabellarische, graphische und maßzahlen-basierte Verfahren. Danach wird verdeutlicht, dass die hierbei gefundenen Eigenschaften der Verteilungen zum Teil das Ergebnis eines Zufallsprozesses sein können. Es stellt sich daher die Frage, ob die beobachteten Eigenschaften ein Zufallsprodukt darstellen, oder ob sie das Ergebnis eines sozialen Prozesses sind. Die Antwort auf solche Fragen ist Gegenstand der Inferenzstatistik, die im zweiten Teil der Vorlesung behandelt wird.

Die Vorlesung legt Wert auf das Erlernen der statistischen Formelsprache. Durch Anwendung der statistischen Methoden auf inhaltliche Fragestellungen soll das intuitive Verständnis der gelernten Verfahren gestärkt werden.

# -Bone, Rainer (2006). Statistik für Soziologen. UTB 2782. Konstanz: UVK

# Fahrmeir, Ludwig, Rita. Künstler, Iris Pigeot, und Gerhard Tutz (2007). Statistik. Der Weg zur Datenanalyse (6 Aufl.). Berlin: Springer.

# Jann, Ben (2005). Einführung in die Statistik. München: Oldenbourg.

# Ludwig-Mayerhofer, Wolfgang, Uta Liebe, und Ferdinand Geißler (2014). Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler. Beltz/Juventa

Im Wintersemster 20/21 findet die Vorlesung digital statt. Die Lerninhalte werden durch Videoaufzeichnungen vergangener Semester vermittelt. Ergänzt wird dieses asynchrone Format durch erweiterte Übungsaufgaben, die einmal wöchentlich in einer Zoom-Sitzung besprochen werden können. Die Teilnahme an den Zoom-Sitzungen und den Übungen ist fakultativ aber von den Dozenten empfohlen. 

Sämtliche Materialen und weiterführende wie organisatorische Hinweise zum Kurs sind über den Moodle-Kurs m1b_ws2021 verfügbar. Zum Einschreiben benötigen Sie keinen Schlüssel.

Zugang zu den Zoom-Meetings:

Dr. Marian Krawietz
https://uni-potsdam.zoom.us/j/4388502448
Meeting-ID: 438 850 2448
Kenncode: 42294942

Fabian Class
https://uni-potsdam.zoom.us/j/63353956343
Meeting ID: 633 5395 6343
Passcode: 00666789

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