Workshops des Methodenzentrums

Auch im Sommerstemester bietet das Methodenzentrum wieder Workshops an.

  • Einführung in die statistische Datenanalyse mit SPSS
  • Einführung in die Statistik mit R
  • Einführung in Stata
  • Regressionsanalyse mit Stata (lineare und logistische)

Über unsere Mailingliste erhalten Sie Informationen zu kommenden Workshops!

Informationen zu vergangenen Workshops finden Sie hier.


Wichtige Hinweise:

Die Workshops des Methodenzentrums richten sich primär an Bachelorstudierende der Geothe-Universität (insbesondere der Fachbereiche 2-5), daher werden die Plätze auch bevorzugt an diese vergeben. 

Wenn Sie sich also bereits in einem fortgeschrittenen Abschnitt ihre Studiums befinden (Master, Promotion etc.), dann erhalten zu zunächst einen Platz auf der Warteliste.

Personen die nicht an der Goethe-Univesität studieren, können leider nicht an den Workshops des Methodenzentrums teilnehmen!

Bitte beachten Sie: Die Anmeldebestätigung werden nicht automatisch erstellt, sodass es ein paar Tage dauern kann bis Sie eine Bestätigung erhalten. 


Einführung in die Statistik mit R

Referent: Ulrich Scholz

Termine: Freitag, 17.05, 14-18 Uhr, Samstag 18.05, 14-18 Uhr, Freitag, 24.05, 14-18 Uhr und Samstag, 25.05.2019, 14-18 Uhr.  

Zielgruppe:

Der viertägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit R statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit R suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit R erwartet und die jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden sorgfältig rekapituliert.

Kursüberblick:

R ist eine kostenfreie und sehr leistungsfähige Software für statistische Datenanalysen, die die Möglichkeiten kommerzieller Programmpakete wie SPSS oder Stata insbesondere bei grafischen Darstellungen übersteigt. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in R Schritt für Schritt und nachvollziehbar demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Definition von Vektoren, Faktoren und Data Frames

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten, Verteilungen, Streuungen
  • Ein- und mehrstufige Mittelwertvergleiche
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße
  • Vertrauensintervalle, Tests

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter besonderer Berücksichtigung der Fragestellung, der Datengrundlage und des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von R und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit R selbständig und kompetent durchzuführen.

Level: Anfänger/-innen

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Alexandrowicz, Rainer W.: R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Stuttgart: UTB GmbH – facultas, 2013.

Eid, Michael / Gollwitzer, Mario / Schmitt, Manfred: Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 5., korr. Aufl., 2017.

Field, Andy / Miles, Jeremy / Field, Zoe: Discovering Statistics Using R. London: Sage Publications Ltd., 2012.

Kahnemann, Daniel: Schnelles Denken, langsames Denken. München: Penguin Verlag, 2017.

Luhmann, Maike: R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 4., vollst. Überab. u. erw. Aufl., 2015.

Wollschläger, Daniel: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Spektrum, 4., überarb. u. erw. Aufl., 2017.

Zuckarelli, Joachim: Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R. Heidelberg: O'Reilly, 2017

Wichtig: Bitte beachten Sie, dass für einen Teilnahmenachweis alle vier Kurstage besucht werden müssen!


Einführung in die statistische Datenanalyse mit SPSS

Referent: Ulrich Scholz

Termin: Freitag, 14.06, 13-18 Uhr und Samstag, 15.06.2019, 13-18 Uhr

Zielgruppe:

Der zweitägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit SPSS statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit SPSS suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit SPSS erwartet. Die für die sinnvolle Verwendung von SPSS jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden rekapituliert.

Kursüberblick:

SPSS ist eine in den Gesellschafts-, Erziehungs-  und Wirtschaftswissenschaften sowie in der Psychologie und Medizin sehr verbreitete, leistungsfähige und anwendungsfreundliche Software für statistische Fragestellungen. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in SPSS demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter Beachtung der Datengrundlage bzw. des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinter-pretationen zu vermeiden.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von SPSS und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit SPSS selbständig und kompetent durchzuführen.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich  für das Methoden-zertifikat anrechnen lassen können.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten und Verteilungen
  • Ein- und mehrstufige Mittelwertvergleiche
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Empfohlene Literatur:

Brosius, Felix: SPSS: Umfassendes Handbuch zu Statistik und Datenanalyse. Frechen: mitp, 8. Aufl., 2018.

Bühl, Achim: SPSS 23. München: Pearson Deutschland, 15., akt. Aufl., 2016.

Duller, Christine: Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS. Berlin: Springer Gabler, 3., überarb. Aufl., 2013.

Field, Andy: Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage Publications, 4th ed., 2013.

Janssen, Jürgen / Laatz, Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS. Berlin: Springer Gabler, 9., überab. u. erw. Aufl., 2017.

Kahnemann, Daniel: Schnelles Denken, langsames Denken. München: Penguin Verlag, 2017.

Anmeldung 

Wichtig: Bitte brachten Sie, dass für einen Teilnahmenachweis beide Kurstage besucht werden müssen!


Einführung in Stata

Referent: Christian Schnautz

Termin:

Freitag, 21.06.2019 14-18 Uhr, Samstag, 22.06. 14-18 Uhr, Freitag, 05.07. 14-18 Uhr und Samstag, 06.07.2019 14-18 Uhr

Inhalt:

Der Workshop bietet eine Einführung in die Auswertung quantitativer Daten unter Verwendung der Statistiksoftware "Stata". Nach Kennenlernen der Programmoberfläche werden die Arbeit mit do-files, Datenaufbereitung, grundlegende uni- und bivariate Analysen sowie die Erstellung von Grafiken anhand des ALLBUS-Datensatzes aus dem Jahr 2016 vorgestellt. Die Workshop-Teilnehmer werden durch kleinere begleitende Übungsaufgaben animiert, das Gelernte unmittelbar umzusetzen.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen.

Für eine zusätzliche Aufgabe (Take Home Exam) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Anmeldung

Hinweis: Für einen Teilnahmenachweis müssen alle vier Kurstage besucht werden!


Regressionsanalyse mit Stata (linear)

Referent: Christian Schnautz

Kurstermin:

Freitag, 12.07.2019 von 13 - 18 Uhr UND Samstag, 13.07.2019 von 13 - 18 Uhr

Kursüberblick:

In dieser eintägigen Veranstaltung wird zunächst eine Einführung in lineare Regressionsmodelle gegeben. Im Anschluss daran wird die Durchführung linearer Regressionen in Stata unter Verwendung eines Querschnittdatensatzes eingeübt. Neben verschiedenen Formen der Ergebnis-interpretation wird deren übersichtliche Darstellung in Tabellen oder Grafiken thematisiert. Schlussendlich werden die Annahmen, die den Modellen zugrunde liegen, auf mögliche Verletzungen untersucht und deren Folgen sowie Strategien zur Lösung dieser Probleme besprochen.

Kursziele:

Nach dem Kurs werden die Teilnehmer/-innen in der Lage sein, eigene Fragestellungen unter Verwendung der linearen Regressionsanalyse mit dem Statistikpaket Stata zu bearbeiten, die Ergebnisse zu interpretieren, aufbereitet darzustellen und die Annahmen des linearen Regressionsmodells zu überprüfen.

Während des eintägigen Kurses werden die Teilnehmer durch regelmäßige Übungen dazu angehalten, die erworbenen Kenntnisse anzuwenden.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Anmeldung

Wichtig: Bitte beachten Sie, dass für einen Teilnahmenachweis beide Kurstage besucht werden müssen!


Regressionsanalyse mit Stata (logistische)

Referent: Christian Schnautz

Kurstermin:

Freitag, 19.07.2019 von 13 - 18 Uhr UND Samstag, 20.07.2019 von 13 - 18 Uhr

Kursüberblick:

In dieser eintägigen Veranstaltung wird zunächst eine Einführung in binäre, multinomiale und ordinale logistische Regressionsmodelle gegeben. Im Anschluss daran wird die Durchführung dieser Verfahren in Stata unter Verwendung eines Querschnittdatensatzes eingeübt. Neben verschiedenen Formen der Ergebnis-interpretation (Logits, Odds Ratios, geschätzte Wahrscheinlichkeiten, marginale Effekte) wird die Ergebnisdarstellung in Tabellen oder Grafiken thematisiert.

Kursziele:

Nach dem Kurs werden die Teilnehmer/-innen in der Lage sein, eigene Fragestellungen unter Verwendung logistischer Regressionsmodelle mit dem Statistikpaket Stata zu bearbeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und in aufbereiteter bzw. anschaulicher Form darzustellen.

Während des eintägigen Kurses werden die Teilnehmer durch regelmäßige Übungen dazu angehalten, die erworbenen Kenntnisse anzuwenden.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen

Anmeldung

Wichtig: Bitte beachten Sie, dass für einen Teilnahmenachweis beide Kurstage besucht werden müssen!