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Analyse von Längsschnittdaten - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester SoSe 2024 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen Anmeldung alle Veranstaltungen Soziologie (BA/MA)    22.03.2024 10:00:00 - 31.03.2024 20:00:00   
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Abmeldung alle Veranstaltungen Soziologie    31.03.2024 20:00:01 - 19.07.2024 16:00:00    aktuell
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
Di. 16:00 bis 18:00 wöch. 09.04.2024 bis 16.07.2024  LF - LF 052       24 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Bekalarczyk, Dawid
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Inhalt
Kommentar

Die Studierenden sollen im Rahmen dieser Veranstaltung die Fähigkeit zur statistischen Analyse und Anwendung von Modellen zur Vorhersage und Erklärung individueller Veränderungen (Panelanalyse; Schwerpunkt: Fixed- und Random-Effects-Modelle) oder von Ereignissen und Verweildauern (Ereignisanalyse; überblicksartig) erwerben. Die statistische Modellierung und Analyse von Panel- und Ereignisdaten erfolgt anhand geeigneter Datensätze wie dem sozioökonomischen Panel (SOEP).

 

Die Software der Wahl in dieser Veranstaltung ist Stata. Eine kurze Einführung/Auffrischung sowie eine Anleitung zum Selbststudium ist integrativer Bestandteil des Seminars. Es wird möglich sein, den Teilnehmenden einen kostenlosen Zugang zu Stata zur Verfügung zu stellen. 

 

Die Voraussetzungen zur Zulassung zur Hausarbeit werden in den ersten Seminarsitzungen mitgeteilt.

 

Englischer Titel: Analysis of Longitudinal Data

Literatur

Einstiegsliteratur:

 

Giesselmann, M.; Windzio, M. (2012): Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten. Eine Einführung. VS Verlag

 

Rabe-Hesketh, S.; Skrondal, A. (2022): Multilevel and longitudinal modeling using Stata. Fourth Edition, Volume I: Continuous Responses. Stata Press

 

(weitere Literatur wird im Laufe des Seminars bekannt gegeben)

Bemerkung

Es gibt zur Veranstaltung "Analyse von Längsschnittdaten" zwei identische Kurse von mir, die zeitlich aufeinander folgen: Dienstags, 14-16h und 16-18h. Falls es die Anmeldezahlen erlauben, dann werden die beiden Kurse zusammengelegt:

 

Das Seminar findet dann im Zeitraum 14-16h statt. Im Zeitraum 16-18h wird es eine optionale seminarbegleitende Übung geben. Dort wird die Umsetzung der neu erlernten Verfahren mit Stata, die auch schon zum Teil im Seminar erfolgen wird, vertieft. Der Besuch dieser Übungssitzungen ist zwar optional, aber absolut empfehlenswert, wenn Sie Ihre Fähigkeiten verbessern wollen, konkrete Modelle praktisch mit Statistik-Software umzusetzen und statistische Ergebnisse zu interpretieren.

 

Sie werden ein 2-3 Tage vor Seminarstart per E-Mail benachrichtigt werden, ob beide Veranstaltungen zusammengelegt werden oder ob es zwei separate Kurse geben wird.

 

Bitte melden Sie sich zunächst nur für einen der beiden Kurse an. Falls es eine Zusammenlegung gibt, werden die Anmeldungen zu beiden Kursen gleichwertig behandelt. Falls es bei zwei Seminaren bleibt, die Anmeldezahlen aber stark unausgeglichen ausfallen, werde ich gezwungen sein, bei einigen Studierenden, die per Zufall bestimmt werden, die Kurs-Zuordnung zu wechseln.

Voraussetzungen

Basiswissen in Bezug auf die Statistik-Software "Stata" ist wünschenswert. Falls nicht vorhanden, wird empfohlen, den Stata-Kurs von Jasmin Lukas zu besuchen.

 

Falls Sie dort noch keinen Seminarplatz haben, dann erfragen Sie bitte bei der dozierenden Person, ob noch Plätze frei sind.

Leistungsnachweis

Hausarbeit (Abgabe am 30.09.2024)


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 4 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:
Modul 4: Datenanalyse  - - - 1
Modul 4: Datenanalyse  - - - 3