Course Details

Multivariate statistische Verfahren (F&S)

Course: 080052 | Time: Wnd 10-12 | Room: HZO 30 | Term: Summer 2015

Knüttel

Voraussetzungen
Kenntnisse aus dem B.A. Methodenmodul “Sozialwissenschaftliche Statistik” bzw. Äquivalent.
Besuch der dazugehörigen Übung.

Beschreibung
Statistische Zusammenhangsmaße für metrische, ordinale und nominale Variablen: Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson, Rangkorrelationskoeffizient und Phi-Koeffizient.

Korrelation und Kausalität: Typen von multivariaten Zusammenhängen.

Einfache und multiple Regression: einfaches und multiples Regressionsmodell, Annahmen im Regressionsmodell, einfacher und multipler Regressions- und Determinationskoeffizient, standardisierter Regressionskoeffizient, partieller Determinationskoeffizient, Residuenanalyse.

Logistische Regression: Herleitung des Modells, Modellschätzung, Interpretation der Koeffizienten und Gütekriterien.

Clusteranalyse: Distanz und Ähnlichkeitsmaße, hierarchische Klassifikationsverfahren, partitionierende Klassifikationsverfahren

Faktorenanalyse: Basismodell der Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsenmethode, Kriterien zur Bestimmung der Faktorenanzahl, Faktorextraktion, Grafische Interpretation von Faktoren, Ermittlung der Faktorwerte

Leistungsnachweise:
Leistungsnachweis kann durch eine 2-stündige Klausur am Ende der Vorlesungszeit erworben werden. Die Note geht zu 50% in die Modulnote des Mastermoduls Forschungsmethoden und Statistik ein.

Literatur

  • Backhaus, K., B. Erichson, W. Plinke und R. Weiber 2011: Multivariate Analysemethoden.
    Springer, Berlin, 13 Auflage.
  • Wiedenbeck, M. und C. Züll 2001: Klassifikation mit Clusteranalyse: Grundlegende Techniken
    hierarchischer und K-means-Verfahren. ZUMA How-to-Reihe, 10.
    Weitergehende Literatur wird in der Veranstaltung mitgeteilt