Prof. Dr. Oliver Arránz Becker

- Fähigkeit, die grundlegenden Unterschiede zwischen den verschiedenen Messniveaus bezüglich der strukturerhaltenden Datentransformationen und der zulässigen mathematischen Operationen zu benennen und zu beschreiben
- Fähigkeit, Datentransformationen und mathematische Operationen selbstständig durchzuführen
- Fähigkeit und praktische Fertigkeit, die elementaren Techniken der beschreibenden uni- und bivariaten Datenanalyse in ihren Voraussetzungen und Grundlagen zu verstehen und korrekt anwenden zu können
- Fähigkeit, die strategische Funktion der Einführung von Dritt- (Kontroll-)Variablen und der verschiedenen kausalanalytischen Konfigurationen korrekt zu verstehen und diese auf eigene Fragestellungen anzuwenden
- Technische Fertigkeiten im Einsatz von Computern und mindestens einem statistischen Programmpaket für Datenanalyse und Ergebnispräsentation (FSQ integrativ)

- Die Vorlesung vermittelt die grundlegenden Konzepte und Verfahren der deskriptiven Datenanalyse: Darstellung univariater Häufigkeitsverteilungen sowie deren Charakterisierung durch statistische Kennwerte, Darstellung bivariater Verteilungen in Form von Kreuztabellen, Ableitung von Assoziationsmaßen für verschiedene Messniveaus, Einführung in die Logik der Kausalanalyse (z.B. scheinkausale Zusammenhänge) bivariate Korrelations- und Regressionsanalyse sowie Varianzanalyse.
- Die praktische Anwendung der erlernten Analyseverfahren wird in den Übungen unter Zuhilfenahme entsprechender Computer-Software trainiert und erprobt. In der Übung bearbeiten die Teilnehmenden einzeln oder in kleinen Gruppen spezifische Fragestellungen und fassen ihre Arbeit in einem Projektbericht zusammen.

Die Prüfungsform wird zu Beginn des Semesters festgelegt

fünf semesterbegleitende Übungsaufgaben

Klausur (90min) oder elektronische Klausur oder Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren oder elektronische Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren, Empirischer Projektbericht