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Dieser Kurs bietet einen Rahmen da蹿眉谤, wie Analysten quantitative Messgr枚脽en erstellen und bewerten k枚nnen. Denken Sie an die vielen kniffligen Konzepte, die 蹿眉谤 Analysten oft von Interesse sind, wie z.B. Gesundheit, Bildungsniveau und Vertrauen in die Regierung. In diesem Kurs werden verschiedene Ans盲tze zur Quantifizierung dieser Konzepte untersucht. Der Kurs beginnt mit einem 脺berblick 眉ber die verschiedenen Ebenen der Messung und die M枚glichkeiten zur Transformation von Variablen. Anschlie脽end besprechen wir, wie man ein Messmodell konstruiert und aufbaut. Als n盲chstes werden wir uns mit Umfragen befassen, da sie eines der am h盲ufigsten verwendeten Messinstrumente sind. Im Rahmen dieser Diskussion werden wir die Stichprobenziehung, den Entwurf und die Auswertung von Umfragen behandeln. Schlie脽lich werden wir uns mit den verschiedenen M枚glichkeiten befassen, die Qualit盲t einer Messung zu beurteilen, z. B. anhand ihrer Zuverl盲ssigkeit oder G眉ltigkeit. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein, Messgr枚脽en 蹿眉谤 untersuchungsw眉rdige Konzepte zu entwickeln und kritisch zu bewerten. Schlie脽lich basiert eine gute Analyse auf guten Messgr枚脽en.

Dieser Kurs f眉hrt Sie in das lineare Regressionsmodell ein, ein leistungsf盲higes Instrument, das Forscher zur Messung der Beziehung zwischen mehreren Variablen verwenden k枚nnen. Wir beginnen mit den Komponenten eines bivariaten Regressionsmodells, mit dem die Beziehung zwischen einer unabh盲ngigen und einer abh盲ngigen Variable gesch盲tzt wird. Darauf aufbauend werden wir dann er枚rtern, wie man ein multivariates Modell, ein Modell mit bin盲ren abh盲ngigen Variablen und ein interaktives Modell erstellt und interpretiert. Wir werden auch darauf eingehen, wie verschiedene Arten von Variablen, z.B. kategorische und Dummy-Variablen, angemessen in ein Modell einbezogen werden k枚nnen. Insgesamt werden wir einige der vielen verschiedenen M枚glichkeiten er枚rtern, wie ein Regressionsmodell sowohl 蹿眉谤 deskriptive als auch 蹿眉谤 kausale Schlussfolgerungen verwendet werden kann, und auch die Grenzen dieses Analyseinstruments. Am Ende des Kurses sollten Sie in der Lage sein, eine multivariate Regressionsanalyse zu interpretieren und kritisch zu bewerten.

In diesem Kurs geht es darum, wie Analysten das Vertrauen, das sie in ihre Ergebnisse haben, messen und beschreiben k枚nnen. Der Kurs beginnt mit einem 脺berblick 眉ber die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsregeln und Konzepte, die die Berechnung von Unsicherheitsma脽en bestimmen. Anschlie脽end werden wir diese Ideen auf Variablen (die die Bausteine der Statistik sind) und die damit verbundenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen anwenden. In der zweiten H盲lfte des Kurses werden wir uns mit der Berechnung und Interpretation von Unsicherheiten befassen. Wir werden besprechen, wie man einen Hypothesentest durchf眉hrt und dabei sowohl Teststatistiken als auch Konfidenzintervalle verwendet. Schlie脽lich werden wir die Rolle von Hypothesentests in einem Regressionskontext betrachten, einschlie脽lich der Frage, was wir aus der statistischen Signifikanz eines Koeffizienten lernen k枚nnen und was nicht. Am Ende des Kurses sollten Sie in der Lage sein, statistische Ergebnisse in probabilistischen Begriffen zu diskutieren und die Unsicherheit einer bestimmten Sch盲tzung zu interpretieren.

Dies ist der letzte Kurs der Data Literacy Specialization. In diesem Abschlusskurs wenden Sie die F盲higkeiten und Kenntnisse, die Sie in der Specialization erworben haben, auf die kritische Bewertung einer quantitativen Originalanalyse an. Das Projekt erfordert zun盲chst, dass Sie eine qualitativ hochwertige, originale, quantitative Forschungsarbeit zu einem Thema Ihrer Wahl identifizieren und lesen. Anschlie脽end interpretieren und bewerten Sie die Ergebnisse sowie den methodischen Ansatz. Im Rahmen des Projekts werden Sie auch die Beitr盲ge anderer Studenten 眉berpr眉fen. Am Ende des Projekts sollten Sie in der Lage sein, quantitative Forschung kritisch zu lesen und zu nutzen.