Weiterbildungsangebote für den wissenschaftlichen Nachwuchs: Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS an der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

Im Rahmen der Weiterbildungsangebote der Fakultät WiSo bietet Frau Dr. Elke Goltz, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für Methoden der empirischen Sozialforschung und Statistik der Helmut-Schmidt-Universität, einen viertägigen Workshop zur Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS (Version 25) an.

Termine:
Mo, 15.07.19 10-17 Uhr
Di, 16.07.19 9:30 – 16:30 Uhr
Mi, 17.07.19 9:30 – 16:30 Uhr
Do, 18.07.19 9:30 – 16:30 Uhr

Ort:
Die Veranstaltung findet im PC-Pool der Fakultät WiSo (R. 2161) im Hauptgebäude (H1) der Helmut-Schmidt-Universität statt.

Programm:
Wie lassen sich erhobene Daten zielführend auswerten? In der Veranstaltung werden grundlegende Kenntnisse zur Statistiksoftware SPSS vermittelt. Im Vordergrund stehen dabei die Programmoberfläche und einfache Auswertungsverfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik.

Die Veranstaltung ist so konzipiert, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende des Kurses mit folgenden Inhalten sicher umgehen können:

•            Erstellung von Datenmasken und Dateneingabe
•            Uni- und bivariate deskriptive Statistik
•            Zusammenhangs- und Unterschiedsmessungen; Signifikanztests
•            Durchführung von Berechnungen; z.B. Erzeugung neuer Variablen, etwa Indizes
•            Verknüpfung von Dateien (Quer- und Längsschnitt)

Darüber hinaus können nach Absprache mit der Dozentin gerne weitere Themen behandelt bzw. individuelle Fragestellungen besprochen werden.

Voraussetzungen/Vorkenntnisse:
Keine, von Vorteil wären jedoch Grundkenntnisse zu statistischen Kennziffern (etwa Mittelwerte, Streuungsmaße)

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link.
Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, lege sich zuvor bitte unter diesem Link ein Konto auf dem Ilias-System der HSU an.

Die Zahl der Teilnehmenden ist auf 20 Personen beschränkt.