MLU
SOZ.06336.03 - Einführung in die Inferenzstatistik und Regressionsanalyse (M3) (Complete module description)
Original version English
SOZ.06336.03 5 CP
Module label Einführung in die Inferenzstatistik und Regressionsanalyse (M3)
Module code SOZ.06336.03
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Soziologie
Module used in courses of study / semesters
  • Informatik (180 LP) (Bachelor) > Informatik Informatik180, Version of accreditation valid from SS 2021 > Bereich Quantitative und qualitative Sozialforschung
  • Informatik (180 LP) (Bachelor) > Informatik Informatik180, Version of accreditation (WS 2018/19 - WS 2022/23) > Bereich Quantitative und qualitative Sozialforschung
  • Politikwissenschaft - Soziologie (180 LP) (Bachelor) > Politikwissenschaft/Politologie Politikwiss.Soziologie180, Version of accreditation valid from WS 2019/20 > Pflichtmodule
  • Politikwissenschaft - Soziologie (180 LP) (Bachelor) > Politikwissenschaft/Politologie Politikwiss.Soziologie180, Version of accreditation (WS 2017/18 - SoSe 2023) > Pflichtmodule
  • Soziologie (120 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie120, Version of accreditation valid from WS 2021/22 > Pflichtmodule
  • Soziologie (120 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie120, Version of accreditation (WS 2017/18 - SS 2021) > Pflichtmodule
  • Soziologie (90 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie90, Version of accreditation valid from WS 2021/22 > Wahlpflichtbereich
  • Soziologie (90 LP) (Bachelor) > Soziologie Soziologie90, 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
- Kenntnisse über die Ebenen von empirischen und theoretischen Verteilungen
- Kenntnisse über Wahrscheinlichkeits- bzw. Verteilungsfunktionen für zentrale statistische Kennwerte und deren Anwendungsvoraussetzungen
- praktische Durchführung von Signifikanztests und der Schätzung von Konfidenzintervallen anhand eigener Fragestellungen
- Fähigkeit zur kritischen Interpretation der Ergebnisse aus Signifikanztests
- Fähigkeit, sowohl lineare wie auch nicht-lineare, direkte und indirekte Zusammenhänge zwischen Variablen im Rahmen der Regressions- bzw. Pfadanalyse modellieren und interpretieren zu können
Module contents
- Die Vorlesung vermittelt Konzepte und Verfahren der schließenden Datenanalyse, erweitert das Regressionsmodell um Techniken der Drittvariablenkontrolle. Die Übung dient der praktischen Anwendung und Erprobung der in der Vorlesung vermittelten Konzepte unter Zuhilfenahme entsprechender Computer-Statistiksoftware.
- 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 multiplen Regressionsmodells zusammengeführt, und es werden verschiedene Techniken der Drittvariablenkontrolle vermittelt.
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Course
Exercises (2 SWS)
Course
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %; Course 5: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Reference text
Die Prüfungsform wird zu Beginn des Semesters festgelegt
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 Course Literaturstudium 0
Course 3 Exercises Übung 2 0
Course 4 Course Selbststudium 0
Course 5 Course Klausurvorbereitung 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Course 5
Final exam of module
Klausur (90min) oder elektronische Klausur oder Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren oder elektronische Klausur im Antwort-Wahl-Verfahren
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %
Course 5 Summer semester No %