Graphisch gestützte Datenanalyse - Einzelansicht

Grafiken ergänzen die eher modellorientierten Datenanalyse in zweifacher Hinsicht:

1. Grafiken helfen bei der Ergebnisdarstellung. Komplexe statistische Modelle mit nicht linearen Zusammenhängen und/oder Interaktionstermen lassen sich mit Hilfe von Grafiken relativ einfach interpretieren und auch der Vergleich von Modellparametern verschiedener Modelle fällt mit Grafiken oft leichter.
2. Graphiken helfen bei der Überprüfung der Modellvoraussetzungen. Statistische Modelle beruhen auf Annahmen und ihre Ergebnisse sind verzerrt, wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind. Datenanalysegraphiken stellen dagegen die Beobachtungen selbst dar und sind deswegen nicht an theoretische Annahmen geknüpft. Sie sind darum ein ideales Hilfsmittel zur Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen statistischer Modelle.

Der Kurs beginnt mit einer kurzen Behandlung wahrnehmungstheoretischer Erkenntnisse und der sich daraus ableitenden Regeln zur Gestaltung statistischer Grafiken. Danach werden die grafischen Verfahren zur Beschreibung und zum Vergleich von Verteilungen, zur bivariaten Zusammenhangsanalyse und zur Darstellung bzw. Diagnostik der multiplen linearen Regression behandelt. Zum Abschluss des Kurses wird die Erstellung
von Präsentationsgraphiken mit Stata dargestellt.

Cleveland , William S., 1994: The Elements of Graphing Data. Summit: Hobart Press.

Der Kurs findet bis auf weiteres in einem synchronen Online-Format statt. Die Zugangsdaten finden Sie im zugehörigen Moodle-Kurs. 

Der Abschluss des Moduls "Multivariate Datenanalyseverfahre" (BVMSOZ910)  und "Einführung in die computergestützte Datenanalyse" (BSKMET210) wird dringend empfohlen. Die dort behandelten Inhalte werden vorausgesetzt. 

Bestehen: Regelmäßige Haushaufgaben (mindestens 75%)

Modulprüfung: Seminararbeit (Replikation einer publizierten Analyse mit graphischen Methoden)

Studierende der Soziologie, die sich in quantitativen Methoden spezialisieren möchten.