Im Vordergrund der Veranstaltung stehen kategoriale Daten:
Logistische Regression (Vorhersage eines dichotomen Kriteriums), Cox-Regression (Vorhersagte eines dichtomen Kriteriums über Zeit, eine Überlebenszeitanalyse), Loglineare Modelle (Analyse mehrdimensionaler Häufigkeitstabellen), Latent-Class (Aufdeckung von Subpopulation), Clusteranalyse (Clusterbildung anhand von Distanzmaßen), ggf. werden Inhalte aus "Multivariate Verfahren" wiederholt und vertieft.
Die Vorlesung baut auf statistischen Grundbegriffen und Verfahren aus dem BSC-Studium auf. Folgende Kenntnisse sind unabdingbar: lineare Regression, uni- und bivariate kategoriale Testverfahren (z.B. x²-k*l-Test, x²-Anpassungstest) sowie bedingte Wahrscheinlichkeiten. Sollten einige dieser Punkte nicht mehr präsent sein wird dringend empfohlen diese selbstständig vor Beginn der Vorlesung zu wiederholen. Inhalte der Veranstaltungen "Multivariate Verfahren" und "Evaluation" werden als bekannt vorausgesetzt, sind aber nicht zwingend erforderlich.
Wird in der 1. Veranstaltung bekannt gegeben
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Datum | Uhrzeit | Format / Raum | Kommentar zum Klausurtermin |
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Zeige vergangene Klausurtermine >>
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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27-M-A Forschungsmethoden und Evaluation | A.2 Multivariate Verfahren II | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
27-M-A_ver1 Forschungsmethoden und Evaluation | A.2 Computergestützte Erhebung, Modellierung und Analyse von Daten | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Es findet eine Klausur über die Inhalte der Vorlesung am Ende des Sommersemesters statt (60 Min.)
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: