Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R, Gr. 1

Dozent/in	Dr. Kenneth Horvath
Veranstaltungsart	Hauptseminar
Code	HS201235
Semester	Herbstsemester 2020
Durchführender Fachbereich	Soziologie
Studienstufe	Bachelor Master
Termin/e	wöchentlich (Do), ab 17.09.2020, 10:15 - 12:00 Uhr, 4.B02
Umfang	2 Semesterwochenstunden
Inhalt	Das Seminar bietet eine systematische Einführung in das Statistikpaket R. R ist eine Open Source Software, die sich unter anderem durch Flexibilität und vielfältige Möglichkeiten der grafischen und numerischen Datenanalyse auszeichnet. Das Seminar führt in inhaltlicher Abstimmung mit der Vorlesung „Grundlagen der multivariaten Statistik“ in Aufbau und Funktionsweise des Programms sowie in die Umsetzung wichtiger statistischer Verfahren (etwa lineare Regression und logistische Regression) ein. Anhand dieser Verfahren werden unter anderem Techniken des effizienten Datenmanagements, Möglichkeiten, eigenständig kleine Funktionen zu programmieren, sowie Formen der grafischen Datenanalyse und Ergebnisdarstellung besprochen.
Voraussetzungen	Voraussetzung für die Teilnahme am Seminar ist, dass parallel die Vorlesung «Grundlagen der multivariaten Statistik» besucht wird. Sollte diese Vorlesung nicht besucht werden, müssen die Teilnehmer*innen erfolgreich die Veranstaltungen «Einführung in die Methoden der emp. Sozial- und Kommunikationsforschung» I und II besucht haben.
Sprache	Deutsch
Begrenzung	Um eine gleichmässige Verteilung der Teilnehmer/innen auf die Seminargruppen (Gr.1/Gr.2) zu erreichen, ist die Zahl der Teilnehmer/innen pro Gruppe beschränkt.
Abschlussform / Credits	Aktive Teilnahme (Falllösungen) / 4 Credits
Hörer-/innen	Nein
Kontakt	kenneth.horvath@unilu.ch
Material	über Online-Plattform „OLAT“ zugänglich.
Literatur	Diaz-Bone, Rainer (2019): Statistik für Soziologen. 5. Aufl. Konstanz: UVK. Kabacoff, R. (2015). R in action: Data analysis and graphics with R. Shelter Island, NY: Manning. Manderscheid, Katharina (2017): Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS.