Im Mittelpunkt der Lehrveranstaltung (LV) steht das Erwerben von Fähigkeiten der statistischen Datenanalyse mit der Statistiksoftware R.

Die LV verfolgt den Erwerb sowohl grundlegender Kenntnisse für die Verwendung von R, als auch Wissen zu Verfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistk und den zugrundeliegenden statistischen Konzepten. Zudem wird deren Anwendung im Rahmen angewandter Datenanalyse mit R geübt. Konkret werden folgende Inhalte in der LV abgedeckt:

• Einführung in R:

1. Datentypen, Vektoren, Matrizen, Data Frames, Faktoren
2. Indizierung und Subsetting, Datenmanipulation
3. Funktionen, Add-on Pakete
4. Daten einlesen, Datenmanipulation, Daten speichern

• Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung mit R:

1. Häufigkeitstabellen, Kontigenztabellen
2. Empirische Verteilung, Verteilungskennzahlen
3. Histogramm, Dichteplot, Boxplot, Streudiagramm
4. Barplot, Spineplot, Mosaicplot
5. Assoziation (Korrelation, Pearson & Spearman)

• Methoden der Statistischen Inferenz mit R:

1. Konzepte der Inferenzstatistik wie statistische Testlogik, p-Werte, Konfidenzintervalle
2. Chi-Quadrat-Test
3. Odds Ratio, logistische Regression
4. Einfache und multiple lineare Regression
5. Ein- und Zwei-Stichproben-T-Tests
6. Mann-Whitney-U-Test und Kruskal-Wallis-Test
7. Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
8. Lineares Modell

• Angewandte Datenanalyse mit R

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, aus den gelernten Techniken passende statistische Methoden auszuwählen, um sozial- und wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen beantworten zu können. Sie können die statistische Datenanalyse mithilfe der statistischen Software R selbstständig durchführen und die Ergebnisse des R-Outputs korrekt interpretieren. Sie sind weiters in der Lage, einen Bericht über die Aufbereitung der Daten, die statistische Datenanalyse und die Ergebnisse und Erkenntnisse zu verfassen.

Nach Abschluss der LV besitzen die Studierenden grundlegende Kenntnisse über die wichtigsten Verfahren der beschreibenden und schließenden Statistik für uni- und multivariate Datensätze, die in Punkt ‚Inhalte der LV‘ explizit angeführt sind. Sie sind in der Lage, den Workflow einer statistischen Datenanalyse mithilfe der Software R umzusetzen: Daten in R einlesen und visualisieren, Daten bereinigen, deskriptive Statistik durchführen, inhaltliche Fragestellungen in statistische Konzepte übersetzen, Auswahl der statistischen Methoden, Durchführung der statistischen Analyse, Interpretation der Resultate, Kommunikation der Datenanalyse und deren Resultate in einem schriftlichen Bericht.

Die LV wird wöchentlich abgehalten und ist prüfungsimmanent, d. h., es besteht Anwesenheitspflicht. Begründete Abwesenheit ist im Vorhinein per E-Mail anzukündigen, aber höchstens zwei Mal zulässig.

Die Kurseinheiten finden wöchentlich statt.

Der Kurs verfolgt einen studierendenzentrierten Ansatz. Die Studierenden machen sich vor einer Einheit anhand des zur Verfügung gestellten Materials mit den Inhalten der Einheit vertraut und erarbeiten sich im Selbststudium die Grundlagen der statistischen Verfahren zur Beschreibung, Visualisierung und Inferenz. Auch die Anwendung der Methoden auf Daten mit Hilfe der Statistiksoftware R werden im zur Verfügung gestellten Material vorgestellt.

In den Kurseinheiten werden die statistischen Methoden und deren Anwendung in R kurz wiederholt und die Studierenden können Fragen stellen, um Unklarheiten und Verständnisprobleme zu beseitigen. Darauf folgt eine Übungsphase, in der die Studierenden  die statistischen Methoden anhand von Beispieldatensätzen anwenden, um inhaltliche Fragen aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften zu beantworten. Es folgt die Präsentation von Lösungen der Beispiele durch die Studierenden. Die Auseinandersetzung mit Daten, den Methoden, der Software und den Ergebnissen wird im Rahmen von Hausübungen vertieft.  

Zu Beginn der meisten Kurseinheiten gibt es ein Quiz, das zur Selbstkontrolle im Laufe des Kurses dient. Die Hausübungen werden online abgegeben. In der letzten Einheit findet ein Abschlusstest statt.

Der Einsatz KI-basierter Software zur Aufgabenlösung und Textgenerierung (z.B. ChatGPT) ist im Rahmen der LV nicht erlaubt.

Der Besuch der Lehrveranstaltung mit eigenem Laptop/Notebook, auf dem die Statistiksoftware R (https://www.r-project.org/) sowie R-Studio (https://posit.co/download/rstudio-desktop/) installiert sind, wird nachdrücklich empfohlen.

    • Hausübungen: 10 Aufgaben (50 Punkte, für jede Aufgabe 5 Punkte).
    • Quizzes in den Unterrichtseinheiten, davon werden die besten 5 bewertet (maximal 10 Punkte). Eine Teilnahme an den Quizzes ist nur in Präsenz erlaubt.
    • Abschlusstest (20 Punkte).
    • Von den 80 regulären Gesamtpunkten müssen 70% für eine positive Note erreicht werden.
    • Beurteilung: 4 – (56 – 61 P.), 3 – (62 – 67 P.), 2 – (68 – 73 P.), 1 – (74+ P.)
    • Bonusleistung: Aktive Mitarbeit bei den Übungsbeispielen und Lösungspräsentationen (maximal 8 Bonuspunkte möglich)

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Einführungskurs 'Statistik'. Es wird die gleichzeitige Belegung der LV ‚Mathematik für Volkswirtschaftslehre‘ empfohlen. Die LV ‚Ökonometrie 1‘ sollte erst nach Abschluss des Kurses ‚Statistik für Volkswirtschaft mit R‘ besucht werden.