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Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Fach Statistik >> Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >>

  Angewandte Statistik am PC, Gruppe 3

Dozent/in
Dipl.-Soz. Thorsten Schnapp, M. Sc.

Angaben
Übung
2 SWS
Studium Generale, Frühstudium
Zeit und Ort: Do 8:00 - 10:00, RZ/00.06; Bemerkung zu Zeit und Ort: Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!

Inhalt
Die Veranstaltung richtig sich an Studierende, die "Methoden der Statistik I" bereits belegt haben und -- zumindest zeitgleich zur Übung "Angewandte Statistik am PC" -- die Vorlesung "Methoden der Statistik II" besuchen oder bereits besucht haben (bzw. vergleichbare statistiknahe Veranstaltungen). Im Kurs lernen wir mit Hilfe der kostenfreien Statistiksoftware R insbesondere datensatzbeschreibende, aber auch inferenzstatistische Verfahren zur Datenanalyse kennen. Dabei werden sowohl die entsprechenden Befehle und die Ergebnisinterpretationen gezeigt. Inhaltlicher Aufbau: Nachdem wir uns einen Überblick über die grundlegende Funktionsweise von R verschafft haben, wenden wir uns dem Einlesen von Daten, verschieden Datentypen, Zugriffsweisen und einen erstem Datenüberblick zu. Im Anschluss benutzen wir u.a. Kenntnisse aus Statistik I (Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße) und verwenden entsprechende R-Funktionen, um eine erste deskriptive Informationsverdichtung für einen empirischen Datensatz zu erlangen. Zudem lernen wir mit Hilfe logischer Vergleiche und Abfragen Informationen über die vorliegenden Merkmale und Merkmalsträger, sowie fehlende Werte zu gewinnen. Schließlich beenden wir die datennahe Beschreibung, indem wir verschiedene Graphik-/Diagrammtypen zur Veranschaulichung betrachten. Der nächste Teil widmet sich Verfahren der Inferenzstatistik, wie sie in R durchzuführen sind und was bei der Rückgabe der Funktionen für die Interpretation heranzuziehen ist. Zu den gezeigten Konzepten gehören sogenannte parametrische Tests (Mittelwertsdifferenzentests und der Varianzquotiententest / F-Test) und ein nicht-parametrisches Verfahren (Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest). Den Abschluss bildet ein erster Einblick der Informationsgewinnung über Variablenbeziehungen per linearer Regression, wobei wir uns auf univariate Zusammenhänge beschränken.

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