Analyse von Querschnittsdaten. Einführung

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Ingelore Thomas
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1 Analyse von Querschnittsdaten Einführung

2 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

3 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

4 Lehrstuhl für Empirische Sozialund Wirtschaftsforschung Überblick Anwendung Vertiefung WS Analyse von Querschnittsdaten (V+Ü, 4 SWS) Forschungspraktikum II (S+Ü, 4 SWS) Datenquellen der Sozial- und Wirtschaftsforschung (S, 2 SWS) SS Analyse zeitabhängiger Daten (V+Ü, 4 SWS) Forschungspraktikum I (S+Ü, 4 SWS) Praxis der Umfrageforschung (S+Ü, 4 SWS)

Datenquellen der Sozial- und Wirtschaftsforschung (S, 2 SWS) SS Analyse zeitabhängiger

5 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

6 Spezialisierung wofür? empirische Abschlussarbeit (Magister, Diplom) empirische Promotion Projektstelle an der Universität Tätigkeiten in öffentlichen und privaten Forschungsrichtungen Markt-, Meinungs- und Sozialforschung

7 Ausführliche Informationen Homepage des Lehrstuhls Home Lehre Curriculum

8 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

9 Teilnahmevoraussetzungen erfolgreicher Abschluss der Statistik- Veranstaltungen im Grundstudium Statistik I (Deskriptive Statistik und Wirtschaftsstatistik) Statistik II (Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistische Inferenz) Methoden der empirischen Sozialforschung (Einführung oder Praktikum) englische Sprachkenntnisse

Statistik II (Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistische Inferenz) Methoden

10 Beispiele Statistik Das Durchschnittseinkommen beträgt mit 95% Wahrscheinlichkeit ± 250. Die Durchschnittsmiete hat gegenüber dem Wert des Vorjahres (750 ) signifkant zugenommen (p<0,05). Methoden empirischer Sozialforschung Fragebogenerhebung Datenmatrix

Die Durchschnittsmiete hat gegenüber dem Wert des Vorjahres (750

11 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

12 Ziel: Datenanalyse! Anwendung statistischer Methoden steht im Vordergrund statistische Grundlagen WPF Statistik Vorgehen: theoretisches Modell statistisches Modell Datenanalyse theoretische Modelle der Ökonomie, Soziologie usw. werden nicht weiter vertieft Verwendung realer Sozial- und Wirtschaftsdaten Gewinnung (Erhebung) dieser Daten wird nicht weiter hinterfragt

Vorgehen: theoretisches Modell statistisches Modell Datenanalyse theoretische Modelle der

13 Warum zwei Semester? Umfang der Lehrstoffes groß Verschiedene Einteilungen denkbar Arten von Daten Querschnittsdaten Messwerte, die sich nur auf einen Zeitpunkt beziehen (z.b. den Befragungszeitpunkt) zeitbezogene Daten Messwerte, die sich auf verschiedene Zeitpunkte beziehen oder anderweitig einen Zeitbezug haben (z.b. Zeitreihen, Paneldaten)

Querschnittsdaten Messwerte, die sich nur auf einen Zeitpunkt be

14 Zeitplan Analyse von Querschnittsdaten Datum Vorlesung Einführung Beispiele Daten Variablen Bivariate Regression Kontrolle von Drittvariablen Multiple Regression Statistische Inferenz Signifikanztests I Signifikanztests II Spezifikation der unabhängigen Variablen Spezifikation der Regressionsfunktion Heteroskedastizität Regression mit Dummy-Variablen Logistische Regression

2007 Vorlesung Einführung Beispiele Daten Variablen Bivariate Regression Kontrolle von Drittvariablen Multiple Regression Statistische

15 Zeitplan Analyse zeitbezogener Daten Datum Vorlesung Einführung Schätzverfahren für Regressionsmodelle Zeitreihenanalyse I Zeitreihenanalyse II Kumulierte Querschnittsdaten I K. Querschnittsdaten II (Kohortenanalyse) Paneldaten kontinuierlicher Zielvariablen I Paneldaten kontinuierlicher Zielvariablen II Paneldaten kategorialer Zielvariablen I Paneldaten kategorialer Zielvariablen I Pfingstferien Ereignisdaten Quasi-experimentelle Untersuchungen kontinuierliche + kategoriale Variablen Fehlende Werte und Selektionsprobleme

Querschnittsdaten II (Kohortenanalyse) Paneldaten kontinuierlicher Zielvariablen I Paneldaten kontinuierlicher Zielvariablen II Paneldaten kategorialer Zielvariablen I

16 Gliederung 1. Einordnung in das Curriculum 2. Spezialisierungsmöglichkeiten 3. Teilnahmevoraussetzungen 4. Gliederung der Vorlesung 5. Übung

17 Lernziele Anwendung des Vorlesungsstoffes Datenanalyse mit dem Statistikprogramm STATA 11 Notebooks mit Internetzugang verfügbar

18 Ganz wichtig! Für den Internetzugang benötigen alle Teilnehmer einen Studentenmail-Account Ein Zugang zu den Servern der WISO- Fakultät reicht nicht aus!

einen Studentenmail-Account www.uni-koeln.

19 Zum Schluss

20 Literatur Homepage des Lehrstuhls Grundlagentext für die Vorlesung Wooldridge, J. (2003): Introductory econometrics: a modern approach. South Western College Publishing. Übung mit STATA Kohler, Ulrich/Kreuter, Frauke (2005): Datenanalyse mit Stata. 2. Auflage. München: Oldenbourg

21 Studentenmail-Account nicht vergessen!

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