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Computergestützte Datenanalyse *

Modulbezeichnung: Computergestützte Datenanalyse *

Modultitel in englisch: Computer aided data analysis

Prüfungsnummer: 5092

Semester/Trimester: Semester

Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.): Wahlpflicht

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse aus den Modulen Statistik I und II. Abgeschlossene Orientierungsphase wird empfohlen.

Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Serviceveranstaltung für Studierende der Kultur- bzw. Rechtswissenschaften

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Wolfgang Schmid, Dr. Olha Bodnar

Lehrsprache: deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 5

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.): 37,5 Std.; Selbststudium: 112,5 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Es kann ein Prüfungsschein oder ein Eigenleistungsschein erworben werden. Vorraussetzung für den Erwerb eines Prüfungsscheines ist die erfolgreiche Teilnahme an einer mündlichen Prüfung. Der Erwerb eines Eigenleistungsscheines erfordert die erfolgreiche Anfertigung und Verteidigung einer Seminararbeit.

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Eins

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden lernen, wie sie umfangreiche Datensätze mittels Verwendung des Programms SAS auswerten können. Dabei werden die Kenntnisse aus der deskriptiven und der induktiven Statistik praktisch angewendet und vertieft.

Inhalte des Moduls:
1. Einführung in das Software-Paket SAS
2. Explorative Datenanalyse
3. Parametrische und nichtparametrische Tests für univariate und bivariate Daten
4. Multiple lineare Regression
5. Varianzanalyse
6. Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit Übung

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Übung erfolgt mit Hilfe des PC’s im PC-Pool; SAS

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Greene, W.H.: Econometric Analysis. Prentice Hall, 2003.
Hartung, J., Elpelt, B. und K.-H. Klösener: Statistik. Oldenbourg Verlag, 2002.
Fahrmeir, L. und A. Hamerle: Multivariate statistische Verfahren. de Gruyter, 1996.
Chatterjee, S. und B. Price: Regression Analysis by Example. Wiley, 1991.
Dufner, J., Jensen, U. und E. Schumacher: Statistik mit SAS. Teubner, Stuttgart, 1992.
Falk, M., Becker, R. und F. Marohn: Angewandte Statistik mit SAS. Springer, Heidelberg, 1995.

Weitere Informationen:
Registrierung über Moodle erforderlich.
Webseiten des Lehrstuhls