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Deskriptive Statistik am Beispiel gesundheitlicher Ungleichheit - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester SoSe 2020 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften

Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mo. 18:00 bis 20:00 wöch. 06.04.2020 bis 17.07.2020  LF - LF 052       24 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schönborn, Anette , Dr.
Module
POL Angewandte Methodenausbildung
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Inhalt
Kommentar

Descriptive statistics on the example of health inequalities

 

Die Deskriptive Statistik stellt die Basis von Auswertungen dar und ist Ausgangspunkt für weitergehende statistische Tests. Sie beinhaltet die Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von empirischen Daten. Lage- und Skalenparameter bzw. Mittel- und Streuungswerte geben ebenso wie graphische Darstellungen erste Informationen zu vorliegenden Daten. Durch diese kann im Rahmen der univariaten Statistik ein Eindruck von der Verteilung der Merkmale gewonnen werden. Sehr wichtig ist diesbezüglich die Kenntnis über das Skalenniveau der Daten, die untersucht werden sollen, da die Wahl des Mittels zur Beschreibung von Verteilungen von diesem abhängt. Dies betrifft auch die bivariate Statistik, in der erste Zusammenhänge zwischen Variablen berechnet und interpretiert werden.

 

Die in der Statistik-Vorlesung vermittelten Inhalte der deskriptiven Statistik werden im Rahmen des Seminars beispielhaft am Thema „Gesundheitliche Ungleichheit“ praktisch angewendet. Ausgehend von konkreten Fragestellungen werden Berechnungen mit ALLBUS-Datensätzen vorgenommen. Diese sowie die grafische Aufbereitung werden mit der Statistik-Software SPSS durchgeführt und anschließend interpretiert.

Literatur

Bühl, A., 2014: SPSS 22. Einführung in die moderne Datenanalyse. München: Pearson Studium.

Brosius, F., 2013: SPSS 21. Heidelberg: mitp.

Fahrmeir, L., C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot & G. Tutz, 2016: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarbeitete und ergänzte Auflage. Berlin: Springer-Verlag.

Kühnel, S.-M. & D. Krebs, 2014: Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 7. völlig überarbeitete Auflage. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt-Taschenbuch-Verlag.

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Leistungsnachweis

Für den Erwerb von Credits müssen Sie einen Online-Test erfolgreich bestehen, für den Sie sich zuvor während der offiziellen Anmeldefrist über das LSF anmelden müssen. Einzelheiten hierzu werden in der 1. Seminarsitzung (20.4.2020) bekannt gegeben. Organisatorische Fragen werden nicht per E-Mail beantwortet.

 

Dieses Seminar berechtigt nicht zur späteren Schwerpunktwahl „Fortgeschrittene quantitative Forschungsmethoden“. Möchten Sie diesen Schwerpunkt wählen, müssen Sie die Credits in einem Seminar „Computerunterstützte Datenanalyse mit SPSS“ erwerben.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2020 , Aktuelles Semester: SoSe 2024