LFU:online

Studierende kennen Ziele und grundlegende Methoden quantitativer Datenanalyse. Dabei können sie unterschieden zwischen deskriptiven, explorativen und schließenden Verfahren. Sie können einfache Beschreibungen von Zufallsvariablen und ihren Zusammenhängen vornehmen. Mithilfe von R können sie einfache Datenstrukturen deskriptiv beschreiben und graphisch darstellen, explorative Clusteranalysen durchführen und interpretieren, sowie Hypothesentests und univariate OLS-Regressionen anwenden und interpretieren. Sie sind sich der Unterscheidung zwischen Korrelationen und kausalen Zusammenhängen bewusst und haben sich dem Konzept statistischer Unsicherheit angenähert.

• Ziele quantitativer Datenanalyse
• Deskriptive Datenanalyse; wichitge Kennzahlen und Grafiken
• Explorative Datenanalyse am Beispiel der Clusteranalyse
• Der Weg zu schließenden Verfahren:
  • Zufallsvariablen und Hypothesentests
  • Zusammenhänge zwischen Variablen
  • Univariate OLS-Regression

Kurztests und Abschlussklausur