Course Details
V Multivariate statistische Verfahren (F&S, Teil I) (F&S)
Course: 080052 | Time: Wnd 10-12 | Room: HZO 30 | Term: Summer 2018
Voraussetzungen
Kenntnisse aus dem B.A. Methodenmodul “Sozialwissenschaftliche Statistik” bzw. Äquivalent.
Besuch der dazugehörigen Übung.
Anmeldung über CampusOffice ab 27.02.2018
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:
Die Modulprüfung 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