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.

Dieser Kurs dient der Vertiefung und Anwendung der in der  Statistikvorlesung behandelten Themen. Diese umfassen die Bereiche der  Deskriptiven Statistik, Schließenden Statistik,  Wahrscheinlichkeitstheorie und Regressionsanalyse. Der Kurs bietet eine  vertiefte Diskussion zentraler Konzepte, das Lösen von Aufgaben, sowie  Datenanalysen mit der Statistiksoftware R. Alle Themen werden an die  sozialwissenschaftliche Forschung angelehnt erarbeitet. Dabei wird  großer Wert auf aktives und selbständiges Lernen gelegt, das durch  Gruppenarbeiten und individuelle Aufgaben gefördert wird.       

R Software und Programmierung

Beschreibende Statistik und Datenvisualisierung

Inferenzstatistik

Regressionsanalyse

Videopraesentation (30%)

Problem Set (20%)

Datenanalyse (50%)

Bueno de Mesquita, Ethan, and Anthony Fowler. 2021. Thinking Clearly with Data: A Guide to Quantitative Reasoning and Analysis. Princeton: Princeton University Press.  

Diez, David, Mine Cetinkaya‑Rundel, and Christopher Barr. 2019. OpenIntro Statistics. 4th ed. OpenIntro, Inc.

Wickham, Hadley, Mine Cetinkaya‑Rundel, and Garrett Grolemund. 2023. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. 2nd edition. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.

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