Grafische Datenexploration und Datenvisualisierung (CAS Datenanalyse)
Bedeutung und Funktion von explorativer Datenanalyse und Datenvisualisierungen: Von Tukey über Tufte zu Quealy. Techniken der Datenexploration mit R. Univariate Techniken: Stem-and-Leaf_plot, Barcharts, Histogramme, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Boxplots, Zeitreihen. Bi- und multivariate Techniken: Streudiagramme, Heat-Maps und Vergleich von Verteilungen. Erkennen räumlicher Muster. Datenvisualisierungen als Mittel der Kommunikation. Gestalt-Prinzipien der Datenvisualisierung und Umsetzung mit R (ggplot2). Interaktive Datenvisualisierungen als Webapplikationen (rshiny). Seit 2015
CAS Datenanalyse (Weiterbildungsstudiengang, Co-Studiengangleitung)
"Making Sense out of Data" heisst die Herausforderung im Umgang mit Daten- und Informationsquellen, welche dieses CAS ins Zentrum stellt. Dieses CAS richtet sich an Mitarbeitende aus Wirtschaft, Informatik, Verwaltung und Dienstleistung, die den systematischen Umgang mit Daten und Informationen anhand etablierter Methoden und Werkzeuge fundiert erlernen möchten. Seit 2015
Einführung in die Datenanalyse für Datenvisualisierer (CAS Datenvisualisierung)
Wie komme ich zu Daten und wie kann ich diese auswerten? Wie lassen sich Muster in Daten finden oder Auffälligkeiten identifizieren? Bevor eine visuelle Botschaft ausgearbeitet werden kann, ist es oft nötig, Daten zu erkunden und diese zu analysieren. Dafür lernen Sie in diesem Modul die Grundlagen der Datenanalyse, wie Sie einfache statistische Auswertungstechniken mit frei verfügbaren Tools umsetzen und welche Fallstricke es bei der Interpretation von Datenauswertungen zu beachten gilt. Seit 2017
Wissenschaftliches Arbeiten – quantitativer Teil (Wahlpflichtmodul Bachelor Soziale Arbeit)
Einführung in die Grundlagen der quantitativen Sozialforschung. Von der Fragestellung zum Forschungsdesign. Operationalisierung und Datenerhebung. Einfache Datenauswertung. Erstellen von Tabellen und Grafiken. Interpretation quantitativer Ergebnisse. Seit 2012
Einführung in die Datenauswertung mit SPSS (Teil des Kurses Markt- und Medienforschung, Bachelor MMP)
Grundlagenkurs in die statistische Auswertung von standardisiert Daten mit der Statistiksoftware SPSS. Einführung in die Arbeit mit SPSS (Daten importieren, Nutzeroberfläche). Univariate deskriptive Auswertungen mit Häufigkeitsauszählungen und Verteilungskennwerten. Datentransformationen und Subgruppenanalysen. Zusammenhänge mit Kreuztabellen untersuchen. Grundlagen der Inferenzstatistik. Seit 2016
Online-Kurs wissenschaftliches Arbeiten – quantitative Auswertung (Modul Masterarbeit, Master of Advanced Studies MAS)
Durchführung einer Onlinebefragung (Einführung in die Nutzeroberfläche von Unipark, Projekteschritte einer Befragung), Datenauswertung mit SPSS (Einführung in SPSS, Univariat deskriptive Auswertung mit Häufigkeitsauszählungen und Kennwerten von Verteilungen), Variablen recodieren, Filter setzen, Zusammenhänge untersuchen mit Kreuztabellen und Mittelwertvergleichen, Grundlagen der Darstellung von quantitativen Ergebnissen.
Ungleichheit in der Schweiz
Ungleichheit ist ein in verschiedenen Lebensbereichen anwendbares Konzept der empirischen Sozialforschung. So kann neben der politisch oft diskutierten Ungleichheit der Einkommen und des Vermögens auch die Ungleichheit bezüglich Bildung, bezüglich Gesundheit und sozialer Integration betrachtet werden. Die Chancengerechtigkeit in der Gesellschaft hängt von den Verteilungen der Ressourcen auf unterschiedliche sozioökonomische Gruppen ab. Diese werden für die Schweiz statistisch dargestellt und nachvollzogen.