LFU:online

Die Studierenden können die Logik der gängigen statistischen Verfahren und Vorgehensweisen in der empirischen Forschung der Sozialwissenschaften erklären und verstehen deren Logik und Vorgehensweise im Rahmen der empirischen Forschung. Sie sind in der Lage, statistische Aussagen kritisch zu rezipieren und einfache Datenanalysen selbständig durchzuführen.

In diesem Kurs lernen die Studierenden, statistische Analysen in der sozialwissenschaftlichen Forschung anzuwenden. Der Kurs ist in vier Teile gegliedert:

1.    Deskriptive Statistik und Maße der zentralen Tendenz

2.    Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundlagen der Inferenzstatistik (einschließlich z-Werte, t-Tests und ANOVA)

3.    Regressionsanalyse, mit Schwerpunkt auf linearen und logistischen Regressionsmodellen

4.    Einführung in die Kausalinferenz

Die Studierenden sehen sich im Vorfeld die vom Dozenten bereitgestellten Videos an. Diese Videos bestehen aus Aufzeichnungen, in denen der Dozent das jeweilige Thema erklärt. In den Seminaren werden anschließend sowohl theoretische als auch angewandte Aspekte des Wochenthemas behandelt. Gelegentlich arbeiten die Studierenden während des Unterrichts sowohl in Gruppen als auch individuell an Aufgaben, wie zum Beispiel dem Auffinden von Fehlern im Code oder der Recherche nach Artikeln, die eine bestimmte statistische Methode verwenden.

Die Studierenden sollen im Laufe des Semesters vier Berichte zu verschiedenen Datensätzen verfassen, eine kurze wissenschaftliche Arbeit schreiben, in der eine statistische Methode ihrer Wahl auf eine relevante Fragestellung angewendet wird, und aktiv teilnehmen, indem sie wöchentlich Fragen einreichen. Im Kurs werden wir die Statistiksoftware R verwenden (insbesondere in der tidyverse-Umgebung), aber Studierende können gerne auch eine andere Software verwenden, wenn sie dies bevorzugen.

Imai, K., & Williams, N. W. (2022). Quantitative Social Science: An Introduction in tidyverse. Princeton, NJ: Princeton University Press.

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