300303 Multivariate Analyseverfahren (S) (SoSe 2016)

Die Veranstaltung knüpft an die einführende Vorlesung an, wiederholt, vertieft und ergänzt die dort behandelten multivariaten Verfahren (z. B. Varianzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse und Regressionsanalyse). Anhand aktueller Daten werden die Analysetechniken vorgestellt und ihre Anwendung praktisch eingeübt. Im Mittelpunkt stehen die Anwendung der Verfahren, ihre Möglichkeiten und Voraussetzungen sowie die Interpretation von Auswertungsergebnissen. Sofern dies für das Verständnis notwendig ist, werden auch die mathematischen Grundlagen betrachtet.
Die Analysen erfolgen mit Stata.

geplante Arbeitsformen:
Plenums- und Gruppenarbeit, praktische Übungen

Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden erlernen die Anwendung, die Möglichkeiten und Grenzen verschiedener statistischer Verfahren. So erwerben sie die Kompetenz, je nach inhaltlicher Fragestellung ein geeignetes Verfahren auszuwählen, anzuwenden sowie die statischen Ergebnisse angemessen zu interpretieren.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Grundlegende Statistik- und Stata-Kenntnisse

Literaturangaben

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. (2016). Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Gabler.

Backhaus, K., Erichson, B. & Weiber, R. (2015). Fortgeschrittene multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Gabler.

Bortz, J. & Schuster, C. (2010): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer.

Kohler, U. & Kreuter, F. (2012): Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg.