402023 PS Statistik
Sommersemester 2025 | Stand: 25.10.2024 | LV auf Merkliste setzenDie 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 die Anwendung quantitativer Analysemethoden, um empirische Forschung in den Sozialwissenschaften durchzuführen. Der Kurs gliedert sich in drei Blöcke:
- Univariate Statistik: Studierende lernen, univariate Daten zu analysieren, einschließlich der Berechnung zentraler Tendenzmaße wie Mittelwert, Median und Modus sowie Streuungsmaße wie Varianz und Standardabweichung. Sie entwickeln ein Verständnis für die Verteilung von Daten und deren grafische Darstellung.
- Bivariate Statistik: In diesem Block liegt der Fokus auf der Untersuchung von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen. Techniken wie Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Tests und Korrelationsanalysen werden vorgestellt.
- Lineare Regression: Im letzten Block liegt der Schwerpunkt auf der linearen Regression, einschließlich einfacher und multivariater Regressionsmodelle. Studierende verstehen die Annahmen des OLS-Modells, wie man die Modellanpassung bewertet und diagnostiziert (z. B. Heteroskedastizität). Es wird besonderer Wert auf die Interpretation der Ergebnisse und die praktische Anwendung in der empirischen Forschung gelegt.
Am Ende des Kurses sind die Studierenden in der Lage, eigenständig Datenanalysen durchzuführen, statistische Ergebnisse kritisch zu bewerten und einfache empirische Forschungsprojekte mithilfe von R zu erstellen.
Präsentationen durch eine Dozentin, eigenständige Arbeit mit bereitgestellten Lernmaterialien, Gruppenarbeit, und Arbeit mit Software wie R zur Datenanalyse.
Kleine Tests auf der Online-Plattform nach jedem größeren Block (insgesamt 3), eine schriftl. Forschungsarbeit
Rich, R. C., Brians, C. L., Manheim, J. B., & Willnat, L. (2018). Empirical Political Analysis: Quantitative and Qualitative Research Methods (9th ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315109664
Loveless, M. (2023). Political analysis: A guide to data & statistics. SAGE.
Toshkov, D. (2016). Research design in political science. Palgrave, Macmillan Education.
keine
- Wahlpakete
- Fakultät für Soziale und Politische Wissenschaften
- SDG 4 - Hochwertige Bildung: Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten lebenslangen Lernens für alle fördern
- SDG 5 - Geschlechtergleichstellung: Geschlechtergleichstellung erreichen und alle Frauen und Mädchen zur Selbstbestimmung befähigen
- SDG 16 - Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen: Friedliche und inklusive Gesellschaften für eine nachhaltige Entwicklung fördern, allen Menschen Zugang zur Justiz ermöglichen und leistungsfähige, rechenschaftspflichtige und inklusive Institutionen auf allen Ebenen aufbauen
Gruppe | Anmeldefrist | |
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402023-0 | 01.02.2025 08:00 - 21.02.2025 23:59 | |
Tepliakova M. |