Angewandte Statistische Modellierung
Inhalt:
Das Seminar vermittelt praxisnahe Kompetenzen in der Anwendung statistischer Modelle zur Analyse kategorialer abhängiger Variablen. Die Studierenden erarbeiten eigenständig eine empirische Seminararbeit auf Basis des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP, Teaching Version). Im Zentrum stehen Regressionsverfahren für binäre, ordinale und nominale Zielvariablen – etwa zur Analyse von Rauchverhalten, Arbeitszeitkategorien oder Wahlpräferenzen. Ziel ist es, eigenständig eine Fragestellung zu entwickeln, passende Modelle auszuwählen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu interpretieren und zu präsentieren. Die Endnote setzt sich aus der schriftlichen Arbeit und einem begleitenden Vortrag zusammen.
Benotung:
Die Endnote basiert aus einem 20-minütigen Vortrag, welcher nach ungefähr sechs Wochen Bearbeitungszeit gehalten werden soll. In diese Bewertung fließt auch ein, ob und wie sich Studierende an der Diskussion anderer Vorträge beteiligen. Die schriftliche Seminararbeit geht ebenfalls in die Endnote ein. Diese sollte ungefähr 10 Seiten lange sein. In die Benotung des schriftlichen Teils fließt auch der R Code zur Auswertung des Datensatzes mit ein. Ein besonderer Fokus wird dabei auf die Replizierbarkeit der Ergebnisse der schriftlichen Arbeit gelegt. Eine Wiederholung der Teilprüfungsleistungen ist nicht möglich. Darüber hinaus muss jeder Teil einzeln bestanden werden um das Modul insgesamt zu bestehen.
Sprechstunde:
Bitte machen Sie unter u.schneider@fu-berlin.de einen individuellen Termin aus.
Geplanter Veranstaltungsverlauf:
KW | Tag | Datum | Inhalt |
15 | Di | 15.04.2025 | Einführungsveranstaltung |
15 | Di | 18.04.2025 | Deadline für Themenvergabe (23:59 Uhr) |
17 | Di | 22.04.2025 | Wie präsentiert man |
18-24 | Individuelle Sprechstunden | ||
25 | Mo | 16.06.2025 | Deadline Präsentationen (23:59 Uhr) |
25 | Di | 17.06.2025 | Präsentationen |
26 | Di | 24.06.2025 | Präsentationen |
27 | Di | 01.07.2025 | Präsentationen |
29 | Di | 15.07.2025 | Deadline Seminararbeit (23_59 Uhr) |