*neu: freie Plätze im GESIS Methodenseminar 09.-27. Juli in Köln

Im GESIS Methodenseminar, das dieses Jahr vom 09.-27. Juli in Köln stattfindet, gibt es noch einige freie Plätze. Mehr Informationen und Registrierung unter gesis.org/methodenseminar

Freie Plätze gibt es noch in folgenden Modulen:

Im Basismodul I vermitteln Katja Salomo und Dr. Lars Vogel die Grundlagen der uni- und bivariaten Statistik. Der Kurs richtet sich vor allem an Geistes-, Sozial- und Bildungswissenschaftler, die eine Auffrischung dieser Inhalte erhalten wollen oder während ihres Studiums keine Statistik-Kenntnisse erworben haben. Der Kurs vermittelt die wichtigsten Grundlagen zu statistischen Verteilungen und ihrer Beschreibung sowie zur Prüfung statistischer Zusammenhänge mittels Korrelationskoeffizienten und Hypothesentests.

Im Aufbaumodul I führen Dr. Stefan Jahr und Katja Salomo in die verschiedenen Varianten der Faktoren- und Clusteranalyse ein, die von Geistes-, Sozial- und Bildungswissenschaftlern genutzt werden, um Hypothesen über theoretische Konstrukte zu prüfen, Items zu Skalen zusammenzufassen und verschiedene Typen von Befragten anhand von Merkmalsausprägungen zu identifizieren.

Das Aufbaumodul II vermittelt die Grundlagen der multiplen Regressionsanalyse. Prof. Dr. Michael Gebel und Jonas Voßemer behandeln dabei die beiden am häufigsten eingesetzten Regressionsverfahren — die klassische lineare Regression für metrische abhängige Variablen und die logistische Regression für binäre abhängige Variablen. Voraussetzungen und Annahmen der Modelle werden ebenso diskutiert wie die Interpretation verschiedener Modellierungen.

Schließlich gibt es auch im englischsprachigen Big Data Module I noch einige wenige freie Plätze. Hier zeigen Dr. Andreas Niekler und Dr. Gregor Wiedemann wie Text Mining mit R funktioniert und es ermöglicht, aus großen Textdokumenten quantitative und qualitative Informationen zu extrahieren. Schlüsseltechniken der Datenerhebung und -auswertung in den Digitial Humanities und Data Science—wie z.B. Webcrawling, Webscraping, Machine Learning, Topic Modeling—werden behandelt.

Alle Module sind als Workshops konzipiert, in denen theoretisch erworbenes Wissen in praktischen Übungen angewendet wird.

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