02.029.712 M.Sc.: Multivariate Statistik und Datenanalyse

Lehrende/r: Dr. Helmut Scholl

Veranstaltungsart: Übung

Anzeige im Stundenplan: Datenanalyse

Semesterwochenstunden: 2

Credits: 3,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 30

Prioritätsschema: Fachsemester (hohe Fachsemester bevorzugen)
Dieses Prioritätsschema dient als Vorlage, gezielt höhere Fachsemester in teilnahmebeschränkten Lehrveranstaltungen zu akzeptieren.
Bitte ändern Sie es ggf nach Ihren eigenen Vorstellungen innerhalb der betreffenden Veranstaltung ab.
Ihr KTCN

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Ihre persönliche Anwesenheit ist in der ersten Stunde im Semester zwingend erforderlich! Da es sich hierbei um eine zulassungsbeschränkte Veranstaltung handelt, verfällt Ihr Platz sofern Sie in der ersten Stunde unentschuldigt fehlen. Evtl. Entschuldigungen sind mit Begründung VOR der Unterrichtseinheit an den Dozenten zu richten.

Sollten Sie ihren Platz unentschuldigt bzw. ohne Abmeldung verfallen lassen, bedeutet das für Sie, dass Sie in der nächsten Anmeldephase gesperrt bzw. abgelehnt werden und sich lediglich in Phase 2./3. auf wieder freigewordene Plätze (Restplätze) bewerben können!

Inhalt:
- Einführung in ein statistisches Softwarepaket
- Graphische Datenanalyse
- Generalisierte lineare Modelle
- Uni- und multivariate Varianzanalyse
- Konfirmatorische Faktorenanalyse
- Strukturgleichungsmodelle

Empfohlene Literatur:
Literaturempfehlung

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W. & Weiber, R. (2008). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer.

Groß, J. (2010). Grundlegende Statistik mit R: Eine anwendungsorientierte
Einführung in die Verwendung der Statistik Software R. Wiesbaden:

Handl, A. (2002). Multivariate Analysemethoden. Theorie und Praxis multivariater Verfahren unter besonderer Berücksichtigung von S-PLUS.Berlin: Springer.