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Survey Data Analysis with R - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Methodenseminar Langtext
Veranstaltungsnummer 060606 Kurztext
Semester WiSe 2022/23 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Hyperlink http://www.uni-muenster.de/Soziologie
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mi. 12:00 bis 14:00 woch 19.10.2022 bis 01.02.2023  Scharnhorststr. 121 - SCH 121.520         24
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Kanol, Eylem, Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Master - Soziologie (88 149 7) - MMA 4
Promotion (Dr. phil.) - Soziologie (68 149 1) - Prom.
Master - Soziologie (88 149 14) -
Master - Soziologie (88 149 21) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
13002 Seminar "Fortgeschrittene Methoden quantitativer Sozialforschung" - Master Soziologie Version 2021
13002 Seminar I (Prüfungsleistung) - Master Soziologie Version 2014
13003 Seminar II (Studienleistung) - Master Soziologie Version 2014
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 06 Erziehungswissenschaft und Sozialwissenschaften
Inhalt
Kommentar

In this seminar students will learn programming in the statistical language R. In contrast to other statisti-cal software packages such as SPSS or Stata, the R software environment is free and open source. R can be used for data analyses and visualization. The course is intended to give students an understanding of cleaning and preparing survey data for analyses, exploring survey data with graphics and summaries, and conducting linear regression analyses using R. The course will use a combination of short lectures, programming demonstrations, and assignments to teach programming skills. Students will become fa-miliar with R and learn how to use R for their own data analyses projects. For the assignments, we will use the publicly available Religious Fundamentalism and Radicalization Survey dataset to explore predic-tors of and associations between religiosity, fundamentalism, and prejudice.

Literatur

Literature Grolemund, G. and Wickham, H. (2019). R for Data Science. https://r4ds.had.co.nz/ Mahoney, M. (2019). Introduction to Data Exploration and Analysis with R. https://bookdown.org/mikemahoney218/IDEAR/ Peng, R.D. (2020). R Programming for Data Science. https://bookdown.org/rdpeng/rprogdatascience/


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2023