Stats A

M. Schae�er

Was ist Statistik?

Anwendungsbeispiel

Stata

Organisatorisches

Wichtige Begri�e

SozialwissenschaftlicheDatenauswertung

(Statistik A)

1. Vorlesung

Kapitel 0Einführung & Übersicht

Prof. Dr. Merlin Schae�er

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Stats A

M. Schae�er

Was ist Statistik?

Anwendungsbeispiel

Stata

Organisatorisches

Wichtige Begri�e

Meine ForschungsinteressenEthnische Nachbarschaftskon�ikte

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Proportion White

0%25%50%75%100%

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Edge Intensity

0.000.250.50

White residents inCrown Heights Southoccupy 24 city blocks.The edges arewell−defined onthe west side of theenclave but fuzzy onthe north−east side.

Quelle: Legewie, Joscha and Merlin Schae�er. 2016. “Contested Boundaries: Explaining Where Ethnoracial Diversity ProvokesNeighborhood Con�ict.” American Journal of Sociology 122(1):125-61.

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Meine ForschungsinteressenEthnische Nachbarschaftskon�ikte

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

0.0 0.2 0.4 0.6

Edge Intensity

Num

ber

of C

ompl

ain

Cal

ls

Quadratic trend (Model I)

Quelle: Legewie, Joscha and Merlin Schae�er. 2016. “Contested Boundaries: Explaining Where Ethnoracial Diversity ProvokesNeighborhood Con�ict.” American Journal of Sociology 122(1):125-61.

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Meine ForschungsinteressenXenophobie

Quelle: Klinger, Julia, Ml̈ler, Stefan and Merlin Schae�er. (in Vorbereitung). “Der Halo E�ekt: Neigen Menschen ineinheimisch-homogenen Nachbarschaften, die an ethnisch-divers-zusammengesetzte Nachbarschaften angrenzen,besonders zu xenophoben Einstellungen?.” 4 / 42

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Wichtige Begri�e

Was ist Statistik?Etymologie: statisticum “den Staat betre�end”

“Es geschah aber in jenenTagen, dass eineVerordnung vom KaiserAugustus ausging, denganzen Erdkreiseinzuschreiben. DieseEinschreibung geschah alserste, als CyreniusStatthalter von Syrien war.Und alle gingen hin, umsich einschreiben zu lassen,ein jeder in seine Stadt.”- Lukas 2,1-5

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Was ist Statistik?Etymologie: statisticum “den Staat betre�end”

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Was ist Statistik?Für SozialwissenschaftlerInnen: Eine Art auf Grundlage von DatenSchlussfolgerungen zu ziehen

1. Deskription: Was ist der Fall?2. Zusammenhänge: Was steht inBeziehung miteinander?

3. Inferenz: Können wir auf Basisder Daten verallgemeinern?

Im fortgeschrittenen Studium:4. Kausalität: Was sind dieUrsachen?

5. Vorhersagen: Was wird inZukunft der Fall sein?

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Wichtige Begri�eFett geschriebenbedeutet auf meinen Folien immer, es handelt sich um einenwichtigen Begri�, der eine zentrale Idee beschreibt. DieseBegri�e und ihre Bedeutung sollten Sie lernen. Jeder Begri�wird aber nur bei seiner ersten Erwähnung fett geschrieben

und danach nicht mehr.Alle wichtigen Begri�e �nden sich am Ende der Folien nocheinmal zusammengefasst mitsamt einer kurzen Erklärung.

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1. Deskriptionz.B.: In welchen Regionen wohnen Menschen, die bei Versandhäusern derrechten Szene einkaufen?

“Das Hackerkollektiv Anonymous hat im Internet persönliche Daten vonUnterstützern der rechten Szene verö�entlicht [. . . ] darunter [. . . ]Kundenlisten von Versandhäusern für in der rechten Szene beliebteKleidung”Frank Jansen und Anna Sauerbrey, Tagesspiegel 5.1.12

1. Deskriptionz.B.: In welchen Regionen wohnen Menschen, die bei Versandhäusern derrechten Szene einkaufen?

“Das Hackerkollektiv Anonymous hat im Internet persönliche Daten vonUnterstützern der rechten Szene verö�entlicht [. . . ] darunter [. . . ]Kundenlisten von Versandhäusern für in der rechten Szene beliebteKleidung”Frank Jansen und Anna Sauerbrey, Tagesspiegel 5.1.12

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2. Zusammenhängez.B.: Gibt es einen Zusammenhang mit der lokalen Arbeitslosigkeit?

0.5

11.

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% K

unde

n re

chte

r Ver

sand

häus

er

0 5 10 15 20Landkreis Arbeitslosenquote

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Wichtige Begri�e

3. InferenzstatistikVon den vorliegenden Daten zur Welt im Allgemeinen

Beschreibende Statistik InferenzstatistikWelche Muster verbergen sich 3. Können wir generalisieren,

z.B. die Ergebnisse auf eineAllgemeinheit übertragen?

in den vorliegenden Daten?1. Deskription2. Zusammenhänge

Think→ paire→ shareWas meinen Sie, können wir aus denErgebnissen über Konsumenten rechterOnlineshops auf die tatsächlicheregionale Verbreitungrechtspopulistischer Einstellungen inDeutschland schließen?

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Was ist Statistik?

Anwendungsbeispiel

Stata

Organisatorisches

Wichtige Begri�e

3. InferenzstatistikVon den vorliegenden Daten zur Welt im Allgemeinen

Beschreibende Statistik InferenzstatistikWelche Muster verbergen sich 3. Können wir generalisieren,

z.B. die Ergebnisse auf eineAllgemeinheit übertragen?

in den vorliegenden Daten?1. Deskription2. Zusammenhänge

Think→ paire→ shareWas meinen Sie, können wir aus denErgebnissen über Konsumenten rechterOnlineshops auf die tatsächlicheregionale Verbreitungrechtspopulistischer Einstellungen inDeutschland schließen?

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3. Inferenzstatistik,die Sie alle kennen

Quelle: www.tagesschau.de/inland/deutschlandtrend-471.html, Zugri�: 26.01.2016

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3. Inferenzstatistik,die Sie alle kennen

Quelle: www.tagesschau.de/inland/deutschlandtrend-471.html, Zugri�: 26.01.2016

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Wichtige Begri�e

3. Inferenzstatistik,die Sie alle kennen

Quelle: www.tagesschau.de/inland/deutschlandtrend-471.html, Zugri�: 26.01.2016

Hier sind die besonderen Anforderungen an die Datenqualitäterfüllt: Repräsentative Zufallsauswahl.Warum das wichtig ist, werden Sie im laufe der Vorlesung lernen.

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Beispiel: European Social SurveyESS: Zufallsstichprobe der Populationen europäischer Länder

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Thema: XenophobieOperationalisiert als→ “soziale Distanz”1

Bitte [. . . ] denken Sie jetzt anZuwanderer, die nach Deutschlandkommen und einer anderenVolksgruppe oder ethnischen Gruppeangehören als die meisten Deutschen:Wie sehr würde es Sie stören oder nichtstören, wenn so jemand . . .1. . . . Ihr Vorgesetzter würde?2. . . . eine mit Ihnen nahe verwandtePerson heiraten würde?

• Würde mich überhaupt nicht stören: 01 2 3 4 5 6 7 8 9

• Würde mich sehr stören: 10

1. Bogardus, Emory S. 1925. “Social Distance and Its Origins.” Journal of Applied Sociology 9:216-226.

Thema: Xenophobie1. Deskription

• Wie xenophob sind die im ESS befragtenDeutschen typischer Weise?

• Wie verbreitet sind extrem xenophobeEinstellungen unter deutschen ESSBefragten?

• Wie unterschiedlich ist Xenophobieunter deutschen ESS Befragtenausgeprägt?

Thema: Xenophobie2. Zusammenhänge:

• Sind ostdeutsche ESS Befragtexenophober?

• Sind ESS Befragte xenophober, jeweniger Kontakt zu Menschen mitMigrationshintergrund sie haben?

• Sind Befragte xenophober, je wenigergebildet sie sind?

Thema: Xenophobie3. Inferenz

• Lassen sich unsere Ergebnisse auf Basisdes ESS auf die AllgemeinbevölkerungDeutschlands übertragen?

• Mit welcher Unsicherheit können wirgenerelle Aussagen über Xenophobie inDeutschland tre�en?

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Wichtige Begri�e

ESS Stata Datensatz für jede(n)

1. Bitte laden Sie die deutschen ESS Daten Round 7, 2014:www.europeansocialsurvey.org/data/country.html?c=germany

2. Speichern Sie den Datensatz in einem sinnvollen Ordner,z.B. “StatsA”

3. Anschließend in der Übung und im Tutorium lernen, einStata do-�le zur Aufbereitung der Daten zu erstellen

4. Mit den aufbereiteten ESS Datensatz und Stata könnenSie alle Statistiken der Vorlesung reproduzieren, die aufdem ESS beruhen!

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Wichtige Begri�e

1. PC Pool mit Stata besuchenStata ist teuer, aber es gibt PC Pools mit Stata im WiSo Tower

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2. ESS Runterladen

3. Ordner einrichten

4. Stata’s do-�le Editor ö�nen

5. Aufbereitungs do-�le ö�nen

6. In der Übung und im Tutorium lernen, wieman damit arbeitet!

7. Fertig; Daten auswerten!

7. Fertig; Daten auswerten!

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OrganisatorischesWie funktioniert das Gesamtpaket: Vorlesung, Übung & Tutorien?

Vorlesung Übung Tutorien

Mittwoch Montag Dienstag - Freitag

ILIASonlineAufgaben

Ende &Feedback

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Übung von Jonas WiednerStatistik hands-on

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UmfrageBitte an der Umfrage teilnehmen

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ILIAS Online-AufgabenJede Woche mittwochs 13:30 bis montags 23:55 Uhr

• Jeweils bis zu 100 erreichbare Punkte.• Dienstags ab 0:05 Uhr: Automatisches Feedback zur Anzahl dererreichten Punkte.

• Rechen-, Single/Multiple-Choice und Stataaufgaben.• Beinhaltet eigene Datenauswertungen des European SocialSurvey (ESS) und der Manifesto Daten (quanti�zierteParteipgrogramme von +1000 Paretein aus 50 Ländern).

• Insgesamt wird es für 11 Wochen ILIAS Online-Aufgaben geben,mit Start in Woche 2.

• Die Punkte Ihrer persönlichen 10 besten Wochen gehen alsBonuspunkte in die Klausur ein.

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Tutorien• Besprechung der Lösungen der ILIAS Online Aufgabender vergangenen Woche

• Stata im PC Pool lernen

Zeit Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag8-9:30 Kasimir David Susanne Lolita

18 Plätze 18 Plätze 18 Plätze 18 Plätze10-11:30 Lolita Leon

18 Plätze 18 Plätze12-13:30 Susanne Olga

18 Plätze 18 Plätze14-16:30 Bettina Leon

18 Plätze 18 Plätze16-17:30 Olga David Bettina

30 Plätze 30 Plätze 18 PlätzeWiSo Tower! WiSo Tower!Raum 210 Raum 210

17:45-19:15 Katrin Kasimir Katrin18 Plätze 18 Plätze 18 Plätze

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KlausurSamstag 22.07.2017

• 60 Minuten, 60 Punkte, mindestens 30 Punkte zumBestehen.

• Besteht aus Rechen-, Single/Multiple-Choice undStata-Aufgaben, ganz ähnlich wie die ILIASOnline-Aufgaben.

• Nur ca. 10-15 Punkte sind mit Single/Multiple-ChoiceFragen zu erreichen!

• Die Punkte Ihrer 10 besten ILIAS Online Aufgaben zählenals Bonuspunkte für die Klausur:

Bonus =∑10

i=1 PunkteWoche100

Endnote = Klausurpunkte+ Bonus

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Taschenrechner für die Klausur

http://www.wiso.uni-koeln.de/de/fakultaet/dekanat/pruefungsaemter/po-20072008/rund-um-pruefungen/hilfsmittel/taschenrechner/ 35 / 42

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Stata-istik Forum auf ILIAS nutzen!Wir beantworten keine E-mails!

• Stellen Sie Ihre Fragen im ILIAS Stata-istik Forum.• Bringen Sie sich auch gern selbst ein und beantwortenSie Fragen Ihrer KomillitonInnen.

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2. Links auf ILIAS nutzen!Wir haben einige hilfreiche Links auf ILIAS gepostet

Generell muss man im Studium lernen, sichInhalte selbst beibringen; weil Akademinker daskönnen, sind wir auf dem Arbeitsmarkt gerfragt.

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Achtung, den richtigen Kurs nutzen!Gilt insbesondere für Klips 1er

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Lehrbuch: Statistik

De Veaux, Richard, Paul F. Velleman,and David E. Bock (2016): Stats: Dataand Models. Boston: Pearson &Addison Wesleyältere Versionen sind auch akkurat undoftmals günstiger

Zentrale Kapitel als Begleitung zurVorlesung �nden Sie jede Woche alsScan auf ILIAS

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Lehrbuch: Stata

Kohler, Ulrich and Frauke Kreuter.2016. Datenanalyse mit Stata. Berlin:de Gruyter Oldenburg.Volltextzugang über die Uni Köln:www.degruyter.com/viewbooktoc/product/469128

Zentrale Kapitel als Begleitung zurVorlesung �nden Sie jede Woche alsScan auf ILIAS

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https://fivethirtyeight.com/FiveThirtyEight uses statistical analysis —hard numbers— to tell compellingstories about elections, politics, sports, science, economics and culture

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Wichtige Begri�e

• Deskriptive/Beschreibende Statistik: Statistik, diebeschreibt, was der Fall ist.

• Zusammenhänge: Was steht in Beziehung miteinander?• Inferenzstatistik: Statistische Kennzahlen, die uns helfenüber die konkret vorliegenden Daten hinaus zuverallgemeinern.

• Repräsentative Zufallsauswahl: Geduld, das kommtspäter im Semester.

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