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Advanced Quantitative Methods: Multilevel and Logitudinal Data Analysis - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Lektüreseminar Veranstaltungsnummer 53110
Semester SoSe 2019 SWS 2
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat keine Angabe

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Do. 14:00 bis 16:00 wöch Institutsgebäude - 217 Universitätsstraße 3b (UNI 3) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum)   findet statt     30
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
N., N.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Promotion  Politikwissenschaft Hauptfach ( POVersion: 2000 )     -  
Master of Arts  Research Training Program Hauptfach ( POVersion: 2011 )   10  -  
Promotion  Sozialwissenschaften Hauptfach ( POVersion: 2000 )     -  
Graduiertenkolleg  Sozialwissenschaften Hauptfach ( POVersion: 2000 )     -  
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( POVersion: 2011 )   10  -  
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   10  -  
Graduiertenkolleg  Soziologie Hauptfach ( POVersion: Provisorium )     -  
Promotion  Soziologie Hauptfach ( POVersion: 2000 )     -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Empirische Sozialforschung
Inhalt
Kommentar

Many research questions in the social sciences can only be adequately addressed using clustered data. For instance, studying institutional effects on individual behaviour requires data from individuals nested in different institutional contexts (voters nested in different electorates, pupils in different schools). Likewise, panel data (multiple observations nested the same units of analysis) and dyadic data (e.g., siblings nested in families) represent forms of a clustered data structure. The course provides an applied introduction to regression models suited for clustered data using STATA. Emphasis will be given to multilevel models in cross-national research designs and longitudinal data analysis (fixed and random effects panel regression, dynamic models). The course reviews methods for both metric and categorical outcome variables. BGSS doctoral researchers can obtain up to 6 credit points (ECTS) for the course. 

Studierende im Master Sozialwissenschaften und RTP können nach Absprache mit dem Dozenten und dem Akzeptieren der Leistungsanforderungen teilnehmen.


Bemerkung

Das LS wird von der Nachfolge von Martin Kroh angeboten.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019. Aktuelles Semester: SoSe 2020.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin