Datenanalyse

Datenanalyse

Gliederung

Die Veranstaltung besteht aus Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS).

  1. Grundzüge der multivariaten Datenanalyse
    Kapitel 1 : Regressionsanalyse
    Kapitel 2 : Varianzanalyse
    Kapitel 3 : Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse
    Kapitel 4 : Diskriminanzanalyse
    Kapitel 5 : Clusteranalyse
    Kapitel 6 : Log-lineare und Logit-Modelle
  2. Messen und Skalieren
    Kapitel 7 : Grundlagen des Messens
    Kapitel 8 : Multidimensionale Skalierung

in Anlehnung an W. Stier: Empirische Forschungsmethoden

Lernziele

  • Die Studierenden können die Annahmen der wichtigsten multivariaten Verfahren kritisch hinterfragen und entscheiden, welches Verfahren geeignet ist, bestimmte Fragestellungen zu beantworten.
  • Die Studierenden erlernen die Anwendung der multivariaten Verfahren mit der Statistiksoftware R und können die von der Software gelieferten Ergebnisse interpretieren.
  • Die Studierenden­ erhalten eine Einführung in die Theorie des Messens zur Motivation von Skalentypen und deren Bedeutung für die Anwendbarkeit statistischer Verfahren.

Literatur

  • Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., Weiber, R. (2010), Multivariate Analysemethoden, 13. Auflage, Springer, Berlin.
  • Fahrmeir, L., Hamerle, A., Tutz, G., Hrsg. (1996), Multivariate statistische Verfahren, 2. Auflage, de Gruyter, Berlin.
  • Jobson, J.D. (1991/1992), Applied Multivariate Data Analysis, Vol. I+II, Springer, New York.
  • Johnson, R.A., Wichern, D.W. (1998), Applied Multivariate Statistical Analysis, 4. Auflage, Prentice-Hall, Englewood Cliffs.
  • Schlittgen, R. (2009), Multivariate Statistik, Oldenbourg, München.
  • Stier, W. (1999), Empirische Forschungsmethoden, 2. Auflage, Springer, Berlin.

Prüfungsmodalitäten

  • 5 ECTS sind zu erwerben.
  • 30-minütige mündliche Prüfung
  • Hiervon entfallen 7.5 Minuten auf das Arbeiten mit der Statistik-Software R.

Vorlesung

Die erste Vorlesung im Wintersemester 2017/18 findet am 19.10.2017 um 08.00 Uhr im Raum 4.109 statt.

Unterlagen zur Vorlesung finden Sie auf StudOn im Kurs Datenanalyse des Lehrstuhls.

Die Vorlesung wird von Prof. Dr. Ingo Klein betreut.

Übung

Die erste Übung im Wintersemester 2017/18 findet am 25.10.2017 um 11:30 Uhr im Raum 4.109 statt.

Unterlagen zur Übung finden Sie auf StudOn im Kurs Datenanalyse des Lehrstuhls.

Die Übung wird von Monika Doll betreut.

Download

Unterlagen zu R