Lehrende/r: Dr. Stefan Geiß
Veranstaltungsart: Übung
Anzeige im Stundenplan: Datenanalyse II
Semesterwochenstunden: 2
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Voraussetzungen / Organisatorisches: Grundkenntnisse in Statistik Grundkenntnisse in Datenanalyse
Inhalt: Computergestützte Analyseverfahren sind aus der Kommunikationswissenschaft nicht mehr wegzudenken. Gleichzeitig werden fortwährend neue Analyseverfahren für spezifische Anwendungen, Fragestellungen und Datenstrukturen entwickelt und in der Kommunikationswissenschaft angewendet. Der Kurs hat das Ziel die Grundkenntnisse der Teilnehmer in Statistik und Datenanalyse zu vertiefen. Die problemadäquate Konzeption einer Analysestrategie, die Durchführung und die Interpretation der Analyse stehen gleichermaßen im Vordergrund. Folgende Verfahren können besprochen werden: Methodische Tests: * Codier-Reliabilitätstests (Intracoder, Intercoder, Forscher-Coder) Explorative Verfahren: * Interne Konsistenz von Skalen * Hauptkomponentenanalyse * Hierarchische Clusteranalyse * Latente Profilanalyse Prüfende Verfahren: * Multiple Regression * Zeitreihenanalyse * Paneldaten-Analyse * Mehrebenenmodelle * Strukturgleichungsmodelle (inklusive konfirmatorische Faktorenanalyse) Simulationen: * Modellannahmen und Modellrechnungen * Effizientes Programmieren Schwerpunkte werden nach den Wünschen und Interessensgebieten der Kursteilnehmer festgelegt. Der Kursplan ist entsprechend flexibel angelegt, um auf die Bedürfnisse der Teilnehmer eingehen zu können. Alle Analysen werden mit der kostenlosen („freien“) Datenanalysesoftware ‚R‘ durchgeführt, die anderen Analyseumgebungen wie SPSS in puncto Flexibilität, Umfang und Erweiterbarkeit deutlich überlegen ist und daher nach und nach zur Standardsoftware für wissenschaftliche Anwendungen wird.
Empfohlene Literatur: Field, Andy (2012): Discovering statistics using R. Los Angeles: Sage. Matloff, Norman (2011): The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. No Starch Press: San Francisco. Wollschläger, Dennis (2012): Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung. Springer Spektrum: Heidelberg.
Zusätzliche Informationen: keine
