| Modul | Fortgeschrittene Verfahren der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (VSD) | |
|---|---|---|
| Modulbestandteile | Lernziele | |
| Regressionsmodelle für Quer- und Längsschnittdaten | Konstruktion von Regressionsmodellen jenseits von Skalenniveaus für Querschnitt- und Längsschnittdaten; Modellinterpretation und -diagnose; Anwendungsprobleme im sozialwissenschaftlichen Kontext; rechentechnische Umsetzung der Verfahren. | Die Studierenden besitzen einen Überblick über moderne statistische Verfahren der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse, kennen die theoretischen Grundlagen der behandelten Ansätze, besitzen die nötigen Kenntnisse, um diese Ansätze rechentechnisch umzusetzen und auf sozialwissenschaftliche Datensätze anzuwenden. |
| Methoden der Datenrepräsentation und Klassifikation | Verfahren der explorativen Datenanalyse; Klassifikationsverfahren wie Clusteranalyse, Korrespondenzanalyse oder multidimensionale Skalierung; visualisierende Verfahren; Geoanalysen und Geoinformationssysteme; rechentechnische Umsetzung der Verfahren. | |
Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik
Die Sektion Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik beschäftigt sich theoretisch-methodologisch mit den Methoden der empirischen Sozialforschung sowie statistischen Modellen und der Anwendung dieser Verfahren in konkreten Forschungsprojekten.
Methoden und Statistik
Die Sektion Sozialwissenschaftliche Methoden und Statistik beschäftigt sich theoretisch-methodologisch mit den Methoden der empirischen Sozialforschung sowie statistischen Modellen und der Anwendung dieser Verfahren in konkreten Forschungsprojekten.