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Analyseverfahren für kategoriale Daten - Detailseite

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 53096
Semester SoSe 2025 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich Zentrale Abmeldefrist    01.02.2025 - 30.09.2025    aktuell
Zentrale Nachfrist    14.04.2025 - 16.04.2025   
Zentrale Frist    01.02.2025 - 09.04.2025   
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Di. 10:00 bis 12:00 wöch 15.04.2025 bis 15.07.2025  217 (PC-Pool)
Stockwerk: 2. OG


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Uni3b Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Giesecke findet statt     25
Gruppe 1:


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Giesecke, Johannes , Prof. Dr. verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   -  
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   -  
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2024 )   -  
Programmstudium-o.Abschl.  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Empirische Sozialforschung
Inhalt
Kommentar

In der sozialwissenschaftlichen Forschung haben die abhängigen Variablen oftmals kein (quasi-)metrisches Skalenniveau, sondern weisen höchstens ein ordinales Niveau auf. Da klassische lineare Verfahren wie die lineare Regression kaum für die Analyse solcher Daten verwendet werden können, ist es wichtig, sich mit den grundsätzlichen Möglichkeiten der Analyse kategorialer Daten auseinanderzusetzen. Das Ziel des Seminars ist es daher, den TeilnehmerInnen sowohl die statistischen Grundkenntnisse von logit- und probit-Modellen für kategoriale Daten als auch die praktische Umsetzung mit Stata zu vermitteln. Der Kurs setzt Kenntnisse in Statistik und Methoden der empirischen Sozialforschung voraus und richtet sich daher an fortgeschrittene BA Studierende.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 7 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2025 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin