Veranstaltungsdetails

V Multivariate statistische Verfahren (F&S, Teil I) (F&S)

Kurs-Nr.: 080052 | Zeit: Mi 10-12 | Raum: HZO 30 | Semester: SoSe 2018

Schräpler

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