Multivariate Datenanalyse ist die (simultane) Suche nach Beziehungsmustern unter mehreren Variablen und ein unerlässliches Tool in der empirischen Sozialforschung. Der Kurs vermittelt theoretische (statistische) Kenntnisse über ausgewählte multivariate Verfahren für strukturentdeckende und strukturprüfende Analysen und deren praktische Umsetzung mit dem Programmpaket SPSS (oder R)*: Von den strukturentdeckenden Verfahren werden explorative Faktoren- und Clusteranalyse behandelt, die mehrere Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) oder mehrere Fälle zu wenigen Gruppen zusammenfassen. Zu den strukturprüfenden Verfahren gehört die Regressionsanalyse, mit der die Einflüsse mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable überprüft werden können. Für die Einübung der Verfahren werden geeignete Datensätze zur Verfügung gestellt, an denen mittels SPSS (oder R)* Auswertungen vorgenommen werden.

*vorbehaltlich der Vorkenntnisse der Kursteilnehmer|innen

 Hinweis: Multivariate Datenanalyse ist ein Pflichtkurs für alle Master-Studierenden

Studienleistung: Übungsaufgaben zu multivariaten Auswertungsverfahren
Prüfungsleistung: Hausaufgaben zu multivariaten Auswertungsverfahren

Literatur:

Bühner, M. & Ziegler, M. (2017). Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler: Grundlagen und Umsetzung mit SPSS und R. Hallbergmoos: Pearson.
Eid, M.; Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2010): Statistik und Forschungsmethoden. Berlin: Springer.

Kurs im HIS-LSF