MLU
SOZ.06336.02 - Einführung in die Inferenzstatistik und Regressionsanalyse (M3) (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
SOZ.06336.02 5 CP
Modulbezeichnung Einführung in die Inferenzstatistik und Regressionsanalyse (M3)
Modulcode SOZ.06336.02
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Soziologie
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Informatik (180 LP) (Bachelor) > Informatik Informatik180, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2018/19 > Bereich Quantitative und qualitative Sozialforschung
  • Politikwissenschaft - Soziologie (180 LP) (Bachelor) > Politikwissenschaft/Politologie Politikwiss.Soziologie180, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2017/18 > Pflichtmodule
  • Soziologie (120 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie120, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2021/22 > Pflichtmodule
  • Soziologie (120 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie120, Akkreditierungsfassung (WS 2017/18 - SS 2021) > Pflichtmodule
  • Soziologie (90 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie90, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2021/22 > Wahlpflichtbereich
  • Soziologie (90 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie90, Akkreditierungsfassung (WS 2017/18 - SS 2021) > Pflichtmodule
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Prof. Dr. Oliver Arránz Becker
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
  • Verständnis der Unterscheidung von deterministischen und probabilistischen Aussagen
  • Fähigkeit, die Ebenen von Stichprobenvariablen und Stichprobenfunktionen, von empirischen und theoretischen Verteilungen unterscheiden zu können
  • Kenntnis von Verteilungsfunktionen für zentrale statistische Kennwerte und deren Anwendungsvoraussetzungen
  • Verständnis der Logik des Testens von Hypothesen und der Unterscheidung von statistischer Signifikanz und theoretischer Relevanz
  • Fähigkeit, Signifikanztests und die Schätzung von Konfidenzintervallen praktisch durchführen und die Ergebnisse adäquat repräsentieren zu können
  • Fähigkeit, sowohl lineare wie auch nicht-lineare, direkte und indirekte Zusammenhänge zwischen Variablen im Rahmen der Regressions- bzw. Pfadanalyse modellieren und interpretieren zu können
Modulinhalte
  • Die Vorlesung vermittelt Konzepte und Verfahren der schließenden Datenanalyse, erweitert das Regressionsmodell um interaktive und nichtlineare Variablenbeziehungen und führt in die Pfadanalyse ein, die es erlaubt, nicht nur direkte, sondern auch indirekte Kausalbeziehungen zu modellieren. Die Übung dient der praktischen Anwendung und Erprobung der in der Vorlesung vermittelten Konzepte unter Zuhilfenahme entsprechender Computer-Software (SPSS). Dabei werden verschiedene Datensätze aus der Umfrageforschung und aus anderen Quellen herangezogen
  • Die Vorlesung behandelt in ihrem ersten Teil die wahrscheinlichkeitstheoretischen Voraussetzungen für das Testen von Hypothesen und das Schätzen von Modellparametern auf der Basis von Stichprobendaten. Im zweiten Teil werden die Perspektiven beschreibender und schließender Datenanalyse im Kontext des Regressionsmodells zusammengeführt. Zentrale Themen sind: (1) Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundbegriffe (Begriff der Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariable, Zufallsstichprobe). (2) Verknüpfung von Ereignissen, Permutationen und Kombinationen, stochastische Unabhängigkeit, Additions- und Multiplikationstheorem, der Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayes-Kriterium. (3) Dichte- und Verteilungsfunktionen für diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen, Begriff des Erwartungswertes. (4) Ableitung der Binomialverteilung, Erläuterung der Normalverteilung und der mit ihr verbundenen Verteilungsmodelle: Chi-Quadrat, Students t und F-Verteilung. (5) Schätzen und Testen: Punktschätzer und Konfidenzintervalle, Nullhypothese und Alternativhypothese, Signifikanztests und doppeltes Fehlerrisiko. (6) Anwendung dieser Konzepte im Rahmen der Tabellenanalyse und des Regressionsmodells; hierarchisches Testen. (7) Interaktive und nicht-lineare Variablenbeziehungen. (8) Einführung in die Pfadanalyse: direkte, indirekte und totale Kausaleffekte.
Lehrveranstaltungsformen Vorlesung (2 SWS)
Kursus
Übung (2 SWS)
Kursus
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %; LV 4: %; LV 5: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Hinweise
Die Prüfungsform wird zu Beginn des Semesters festgelegt
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Vorlesung Vorlesung 2 0
LV 2 Kursus Literaturstudium 0
LV 3 Übung Übung 2 0
LV 4 Kursus Selbststudium 0
LV 5 Kursus Klausurvorbereitung 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
LV 4
LV 5
Gesamtmodul
Klausur (90min) oder elektronische Klausur oder Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren oder elektronische Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1
Sommersemester Nein %
LV 2
Sommersemester Nein %
LV 3
Sommersemester Nein %
LV 4
Sommersemester Nein %
LV 5
Sommersemester Nein %