Titel [deutsch]: Statistics for Sociologists and Political Scientists
Titel [englisch]: Statistics for Sociologists and Political Scientists
Beschreibung
In dieser Vorlesung werden grundlegende statistische Kompetenzen vermittelt. Unter "statistische Kompetenz" (oder statistical literacy) wird die Fähigkeit verstanden, statistische Ergebnisse, die unseren Alltag durchdringen, zu verstehen und kritisch zu bewerten — verbunden mit der Fähigkeit, den Beitrag statistischen Denkens zu öffentlichen und privaten sowie beruflichen und persönlichen Entscheidungen wertzuschätzen (Wallman 1993). In Zeiten von "Fake News" sind diese Fähigkeiten umso wichtiger. In Ihrem Studium benötigen Sie diese Statistikkompetenzen für die Durchführung empirischer Forschungsprojekte.
Statistische Verfahren lassen sich grob in zwei Bereiche unterteilen: Die deskriptive Statistik dient zur statistischen Beschreibung empirischer Daten. Die Inferenzstatistik beschäftigt sich hingegen mit Schlüssen von Stichprobenergebnissen auf die gesamte Population. In dieser Veranstaltung werden die Grundlagen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik mit praktischen Anwendungsbeispielen aus der empirischen Sozialforschung vermittelt. U. a. werden die folgenden Themen behandelt:
- Empirische Verteilungen
- Statistische Kennwerte uni- und multivariater empirischer Verteilungen
- Graphische Darstellungsverfahren (Histogramme, Box-Plots, Scatterplots)
- Zusammenhangsmaße für nominal-, ordinal,- und intervallskalierte Daten
- Einfache Regression und Korrelation
- Varianzzerlegung (erklärte und nicht erklärte Varianz bzw. Fehlervarianz)
- Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Theoretische Verteilungen
- Grundlagen des statistischen Testens
- Einfache statistische Tests (Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, t-Tests)
- Grundkonzepte der Meta-Analyse
Neben den statistischen Inhalten werden auch erste Kenntnisse in der Anwendung der Statistiksoftware R (https://www.r-project.org) vermittelt, wobei der Schwerpunkt auf dem Lesen und Interpretieren der Ergebnisse liegt. Es wird nicht erwartet, dass die Studierenden selbst R nutzen.
Literatur:
Wallman, K. K. (1993). Enhancing Statistical Literacy: Enriching Our Society. Journal of the American Statistical Association, 88(421), 1–8. https://doi.org/10.1080/01621459.1993.10594283
Lernziel
Studierende kennen grundlegende Begriffe und Verfahren der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik. Die Studierenden sind in der Lage, diese Kenntnisse bei der kritischen Rezeption sozialwissenschaftlicher Forschung einzusetzen. Im Rahmen eigener (kleiner) empirischer Forschungsprojekte können die Studierenden eigenständig entscheiden, welches statistische Verfahren angemessen ist. Durch den Einsatz der Statistiksoftware R lernen die Studierenden die Ergebnisausgabe von R zu lesen und zu interpretieren.
Voraussetzungen
Hilfreich sind grundlegende Mathematikkenntnisse, wie sie im "Mathematik-Vorkurs für Studierende der Soziologie" vermittelt werden; siehe https://campus.uni-due.de/lsf/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&publishid=432124&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung.
Prüfungsleistung
4-stündige Klausur |
