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Advanced Quantitative Methods: Komplex Data Analysis - Detailseite

Grunddaten
Veranstaltungsart Lektüreseminar Veranstaltungsnummer 530204
Semester WiSe 2024/25 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich Zentrale Abmeldefrist    01.07.2024 - 31.03.2025    aktuell
Zentrale Nachfrist    14.10.2024 - 17.10.2024   
Zentrale Frist    01.07.2024 - 09.10.2024   
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 10:00 bis 12:00 wöch 005 (Seminarraum)
Stockwerk: EG


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Uni3b Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Zinn findet statt     25
Gruppe 1:


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Zinn, Sabine, Professorin, Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   10  -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften
Inhalt
Kommentar

This seminar covers techniques for multi-level modeling and panel data analysis using survey data. It will also address methods for managing missing data. The statistical software utilized in the seminar is R, with R-Studio serving as the editor. To facilitate a smooth start, the seminar opens with an introduction to R specifically tailored for social sciences applications. It is designed for students who already possess foundational knowledge in basic statistics, including descriptive statistics, linear regression, ANOVA, and statistical testing.


Either 5 or 10 ECTS points can be achieved in the course.
For 5 points, a small assignment on the methods learned must be completed at the end of the course.
For 10 points, the written elaboration of a research project (max. 12 pages) is necessary, for which the student already brings a topic, a question and an associated data set as a prerequisite.

Literatur

Some literature for the course:

  • Kabacoff, R. (2022). R in action: data analysis and graphics with R and Tidyverse. Simon and Schuster.
  • Snijders, T. A., & Bosker, R. J. (2011). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling. Sage.
  • Greene, W. H. (2000). Econometric analysis 4th edition. International edition, New Jersey: Prentice Hall, 201-215.
  • Van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data. CRC press.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin