Datenauswertung und -darstellung SoSe 2024, Jakob Jünger

Der Kurs hat das Ziel zu lernen, wie quantitative empirische Studien ausgewertet und deren Ergebnisse berichtet. Darüber hinaus soll auch die Fähigkeit vermittelt werden, publizierte empirische Studien kritisch lesen und verstehen zu können. Dazu wird zunächst vorgestellt, wie standardisierte Erhebungen in Datensätze überführt werden. Dann geht es um die Darstellung kategorialer einzelner Variablen in Prozentwerten, Häufigkeitstabellen sowie metrischer Variablen in Mittelwerten und anderen Verteilungsmaßen. Es folgen Überlegungen zur Schätz- und Testtheorie. Am Ende wird es darum gehen, Vergleiche zwischen Teilgruppen und einfache Zusammenhänge zu analysieren. Zusätzlich wird gezeigt, wie die jeweiligen Resultate visualisiert und in einem Projektbericht aufbereitet werden.

In der Vorlesung wird zunächst die mathematische Grundlogik anhand einfacher Beispiele vorgeführt und ‚per Hand‘ ausgerechnet. Zusätzlich wird erklärt, wie die Angaben über R-Studio errechnet und mittels Markdown in einem Projektbericht dargestellt werden. Das Tutorium ergänzt diese Grundlagen durch das Üben von Rechnen mit Papier und Taschenrechner sowie dem Statistikprogramm R-Studio samt Markdown. Dazu geben Tutor:innen praktische Aufgaben vor, die entweder per Hand gerechnet oder am Computer gelöst und über LearnWeb eingereicht werden. Das Tutorium dient nicht als Wiederholung des Vorlesungsstoffs, sondern ist ein eigenständiger Kurs, um selbst einfache Rechnungen sowie den Umgang Statistikprogramm R-Studio zu üben. Planen Sie bitte ausreichend Zeit für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungen ein. Für die Mitarbeit in der Vorlesung und im Tutorium sollte ein eigener Laptop mitgebracht werden.

Studienleistung:
Individuelle Bearbeitung von Übungsaufgaben im Tutorium

Prüfungsleistung:
Abschlussklausur in der Vorlesung

Basisliteratur:
Gehrau, V., Maubach, K., & Fujarski, S. (2022) Einfache Datenauswertung mit R. Eine Einführung in uni- und bivariate Statistik sowie Datendarstellung mit RStudio und R Markdown. Springer VS.

Zielgruppe des Kurses sind Studierende im zweiten BA-Semester; interessierte ExamenskandidatInnen können an der Vorlesung als GasthörerInnen teilnehmen.

Kurs im HIS-LSF