320.832 (24S) Quantitative Methoden (M 3.2)
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Quantitative methods (M 3.2)
- LV-Art Übung (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 2 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 15.03.2024
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Ziel der LV ist es, den Studierenden fortgeschrittene statistische Techniken näherzubringen und sie zu befähigen, empirische Daten eigenständig auszuwerten.
Lehrmethodik
Vortrag bzw. gemeinsames Erarbeiten der angeführten Inhalte.
Inhalt/e
In der Lehrveranstaltung werden exemplarisch einige fortgeschrittene Konzepte der Statistik wie beispielsweise die Mehrfachregression, partielle Korrelationskoeffizienten, Faktorenanalyse, Clusteranalyse oder logistische Regression besprochen. Zusätzlich wird gezeigt, wie entsprechende Probleme mittels SPSS gelöst werden können.
Erwartete Vorkenntnisse
Grundkenntnisse der Statistik (Wahrscheinlichkeitstheorie, Testtheorie, lineare Regression und Korrelation) sowie SPSS werden vorausgesetzt.
Literatur
Field, 2018. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, SAGE Publications.
Bühl, 2019, SPSS: Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. Pearson. (Das Buch stellt ein umfassendes Nachschlagewerke für SPSS dar.)
Das erste Buch befindet sich im Semesterapparat Nr. 20.
Intendierte Lernergebnisse
The goal of the course is to give the students an introduction into advanced statistical concepts and to enable them to conduct empirical studies by themselves.
Lehrmethodik
Lecture and joint elaboration of the listed contents.
Inhalt/e
In this lecture, some concepts of advanced statistics such as, for example, multiple regression, partial correlation coefficients, factor analysis, cluster analysis or logistic regression will be discussed. In addition, it will be shown how corresponding problems can be solved by using SPSS.
Erwartete Vorkenntnisse
Fundamentals of statistics (probability theory, test theory, linear regression and correlation) as well as SPSS are prerequisite.
Literatur
Field, 2018. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, SAGE Publications.
Bühl, 2019, SPSS: Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. Pearson. (Das Buch stellt ein umfassendes Nachschlagewerke für SPSS dar.)
The first book is available in Semesterapparat no. 20.
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
(a) Mündliche/schriftliche Prüfung über die LV-Inhalte - Gewichtung 85 % (Formelsammlung gestattet)
(b) Schriftliche Arbeit - Gewichtung 15 % . Jeder der beiden Teile muss positiv abgeschlossen sein!
(c) Die Anwesenheit beim ersten Termin ist verpflichtend!
Prüfungsinhalt/e
Lehrinhalte, welche in der LV besprochen wurden bzw. von den LV-Teilnehmern eigenständig zu erarbeiten waren.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
See oben
Prüfungsmethode/n
(a) Oral/Written exam concerning the contents of the lecture - weight 85 % (a formulary is allowed).
(b) Written paper - weight 15 %. Each of the two parts must be positive!
(c) Participation at the first appointment is compulsory!
Prüfungsinhalt/e
Contents that have been discussed within the lecture and contents that have been acquired by the students for themselves.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
See above
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Geographie und Regionalforschung: Regionale Transformationen
(SKZ: 855, Version: 22W.1)
-
Fach: Methoden
(Pflichtfach)
-
3.2 Quantitative Methoden (
0.0h UE / 4.0 ECTS)
- 320.832 Quantitative Methoden (M 3.2) (2.0h UE / 4.0 ECTS)
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3.2 Quantitative Methoden (
0.0h UE / 4.0 ECTS)
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Fach: Methoden
(Pflichtfach)