MLU
SOZ.06319.02 - Methoden der deskriptiven Datenanalyse (M2b) (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
SOZ.06319.02 5 CP
Modulbezeichnung Methoden der deskriptiven Datenanalyse (M2b)
Modulcode SOZ.06319.02
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
  • Soziologie (60 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie60, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2017/18 > Kombination Wirtschaftswissenschaft
  • Soziologie (60 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie60, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2017/18 > Pflichtmodul für alle anderen Fächerkombinationen
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Prof. Dr. Oliver Arránz Becker
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
  • Verständnis der Verkodung sozialwissenschaftlicher Daten auf der Basis ausgefüllter Fragebögen, der Erstellung maschinenlesbarer Datensätze und der Verfahren der Fehlersuche
  • Verständnis der grundlegenden Unterschiede zwischen den verschiedenen Messniveaus bezüglich der strukturerhaltenden Datentransformationen und der zulässigen mathematischen Operationen
  • Fähigkeit, die elementaren Techniken der beschreibenden Datenanalyse in ihren Voraussetzungen und Grundlagen zu verstehen und korrekt anwenden zu können
  • Verständnis der strategischen Funktion von Dritt- (Kontroll-)Variablen und der verschiedenen kausalanalytischen Konfigurationen: additive vs. interaktive Effekte, Scheinkausalität vs. Suppression (scheinbare Nichtkausalität), Kausalkette (`Intervention`) vs. gleichrangige Anordnung bedingender Variablen
Modulinhalte
  • Die Vorlesung vermittelt die grundlegenden Konzepte und Verfahren der deskriptiven Statistik. Deren praktische Anwendung wird in den Übungen unter Zuhilfenahme entsprechender Computer-Software (wie SPSS) vorgestellt. Dabei werden verschiedene Datensätze aus der Umfrageforschung und aus anderen Quellen herangezogen. Die Teilnehmer bearbeiten einzeln oder in kleinen Gruppen spezifische Fragestellungen. Zunächst werden Techniken der Verkodung sozialwissenschaftlicher Daten und Verfahren der Fehlersuche vorgestellt. Anschließend werden verschiedene Formen der graphischen Darstellung univariater Häufigkeitsverteilungen sowie deren Charakterisierung durch statistische Kennwerte behandelt. Es folgen die grundlegenden Konzepte zur Kennzeichnung bivariater und trivariater Verteilungen, die in Form zwei- und dreidimensionaler Tabellen dargestellt werden: Ableitung von Assoziationsmaßen, die dem Chi-Quadrat-Modell oder dem Modell der proportionalen Fehlerreduktion (PRE-Maße) entsprechen. Auf dieser Basis folgt eine Einführung in die Logik der Kausalanalyse mit den Unterscheidungen von additiven vs. interaktiven Zusammenhängen, Scheinkausalität vs. scheinbare Nichtkausalität (Suppression), Kausalkette (Intervention) vs. gleichrangige Anordnung von Variablen. Im letzten Drittel wird in die Korrelationsrechnung nach Pearson und in das Basismodell der Regressionsanalyse für abhängige Variable auf metrischem Messniveau sowie der Varianzanalyse eingeführt.
Lehrveranstaltungsformen Vorlesung (2 SWS)
Kursus
Übung (2 SWS)
Kursus
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Wintersemester
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
Wintersemester Nein %
LV 2
Wintersemester Nein %
LV 3
Wintersemester Nein %
LV 4
Wintersemester Nein %
LV 5
Wintersemester Nein %