SOZ.06346.02 - Methoden der multivariaten Datenanalyse (SM1) (Complete module description)

SOZ.06346.02 - Methoden der multivariaten Datenanalyse (SM1) (Complete module description)

Original version English
SOZ.06346.02 10 CP
Module label Methoden der multivariaten Datenanalyse (SM1)
Module code SOZ.06346.02
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Soziologie
Module used in courses of study / semesters
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Quantitative und qualitative Sozialforschung
  • Soziologie (MA120 LP) (Master) > Soziologie SoziologieMA120, Version of accreditation valid from WS 2021/22 > Pflichtmodule
  • Soziologie (MA120 LP) (Master) > Soziologie SoziologieMA120, Version of accreditation (WS 2017/18 - SS 2021) > Pflichtmodule
  • Soziologie (MA45/75 LP) (Master) > Soziologie SoziologieMA45/75, Version of accreditation valid from WS 2021/22 > Pflichtmodule
  • Soziologie (MA45/75 LP) (Master) > Soziologie SoziologieMA45/75, Version of accreditation (WS 2017/18 - SS 2021) > Pflichtmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Oliver Arránz Becker
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
- Fähigkeit und praktische Fertigkeit, die spezifischen Techniken der multivariaten Datenanalyse in ihren Voraussetzungen, Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten zu verstehen, diese korrekt anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren
- Technische Fertigkeiten im Einsatz von Computern und mindestens einem statistischen Programmpaket für die Programmhandhabung, Datenaufbereitung, Schätzung und Ergebnispräsentation der multivariaten Analysemodelle
- Vergleichende Evaluation der Stärken und Schwächen alternativer Analysemethoden für eigene Fragestellungen
- Entwicklung von Programmcode zur Datenaufbereitung und zur Lösung von spezifischen Analysefragestellungen
Module contents
  • Die Vorlesung vermittelt die grundlegenden Konzepte, Anwendungsvoraussetzungen und Einsatzmöglichkeiten multivariater Analyseverfahren. Dazu gehören das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell und Verfahren der Datenreduktion und -klassifizierung. Deren praktische Anwendung wird in den Übungen unter Zuhilfenahme entsprechender Computer-Software (wie Stata) trainiert und erprobt. Dabei werden verschiedene Datensätze aus der Umfrageforschung und aus anderen Quellen herangezogen.
Schwerpunkte bilden hierbei das verallgemeinerte lineare Modell (inkl.logistischer Regression), die Pfadanalyse zur Bestimmung von Mediatoreffekten sowie das Hierarchisch-Lineare Modell der Mehrebenenanalyse.
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Exercises (2 SWS)
Course
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Wintersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 10 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 2 0
Course 2 Exercises Übung 2 0
Course 3 Course Selbststudium (Vor- und Nachbereitung der LV) 0
Course 4 Course Klausurvorbereitung 0
Workload by module 300 300
Total module workload 300
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module
Klausur
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Winter semester No %
Course 2 Winter semester No %
Course 3 Winter semester No %
Course 4 Winter semester No %