About the Course
V DIGITAL - Multivariate statistische Verfahren (F&S, Teil III)
Behandelt werden:
Statistische Zusammenhangsmaße für metrische, ordinale und nominale Variablen: Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson, Rangkorrelationskoeffizient und Phi-Koeffizient.
Korrelation und Kausalität: Typen von multivariaten Zusammenhängen.
Einfache und multiple Regression: einfaches und multiples Regressionsmodell, Annahmen im Regressionsmodell, einfacher und multipler Regressions- und Determinationskoeffizient, standardisierter Regressionskoeffizient, partieller Determinationskoeffizient, Residuenanalyse.
Logistische Regression: Herleitung des Modells, Modellschätzung, Interpretation der Koeffizienten und Gütekriterien.
Clusteranalyse: Distanz und Ähnlichkeitsmaße, hierarchische Klassifikationsverfahren, partitionierende Klassifikationsverfahren
Faktorenanalyse: Basismodell der Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsenmethode, Kriterien zur Bestimmung der Faktorenanzahl, Faktorextraktion, Grafische Interpretation von Faktoren, Ermittlung der Faktorwerte
Statistische Zusammenhangsmaße für metrische, ordinale und nominale Variablen: Korrelationskoeffizient nach Bravais/Pearson, Rangkorrelationskoeffizient und Phi-Koeffizient.
Korrelation und Kausalität: Typen von multivariaten Zusammenhängen.
Einfache und multiple Regression: einfaches und multiples Regressionsmodell, Annahmen im Regressionsmodell, einfacher und multipler Regressions- und Determinationskoeffizient, standardisierter Regressionskoeffizient, partieller Determinationskoeffizient, Residuenanalyse.
Logistische Regression: Herleitung des Modells, Modellschätzung, Interpretation der Koeffizienten und Gütekriterien.
Clusteranalyse: Distanz und Ähnlichkeitsmaße, hierarchische Klassifikationsverfahren, partitionierende Klassifikationsverfahren
Faktorenanalyse: Basismodell der Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsenmethode, Kriterien zur Bestimmung der Faktorenanzahl, Faktorextraktion, Grafische Interpretation von Faktoren, Ermittlung der Faktorwerte
Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen:
Der Modulteil kann durch eine 2-stündige Klausur am Ende der Vorlesungszeit abgeschlossen werden. Die Note geht zu 50% in die Modulnote des Mastermoduls Forschungsmethoden und Statistik ein.
Lehrende
Prof. Dr. Jörg-Peter Schräpler
Termine
Anmeldung
Bitte melden Sie sich in eCampus für die Veranstaltung an.