|
|
Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Institut für Soziologie >>
|
Lehrstuhl für Soziologie, insbes. Methoden der empirischen Sozialforschung
| |
Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Daniel Zeddel
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS
- Termine:
- Di, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 23.7.2024, 8:00 - 10:00, F21/01.37
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen:
Es wird der vorherige Besuch des Moduls BA SOZ B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I empfohlen, da im Modul BA Soz B.1.2 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II grundlegende Konzepte und Begrifflichkeiten aus dem Modul BA Soz. B.1.1 als bekannt vorausgesetzt werden. Der Besuch des Moduls BA Soz. B.1.1 ist jedoch keine formale Voraussetzung für den Besuch des Moduls BA Soz. B.1.2. Fehlende Kenntnisse können eigenständig aufgearbeitet werden.
Semesterempfehlung: 2. Semester
Registrierung:
Bitte tragen Sie sich bis zum 11.04.2024 in den VC der Veranstaltung ein. Personen, die in den VC eingetragen sind, erhalten hierüber alle Informationen zur Lehrveranstaltung. Eine Anmeldung zur Vorlesung über FlexNow ist nicht nötig.
Modulprüfung:
Klausur (60 Min.)
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Aspekte der Kausalität und die Problematik des Ziehens kausaler Schlüsse erläutern, die Grundideen verschiedener Forschungsdesigns erklären und deren spezifische Vor- und Nachteile kritisch diskutieren.
Lerninhalte:
Zunächst werden Kriterien für das Ziehen kausaler Schlüsse definiert, die Grundlagen des kontrafaktischen Modells der Kausalität erläutert und verschiedene Beziehungsstrukturen im 3-Variablen-Modell diskutiert. Darauf aufbauend werden Grundlagen und die spezifischen Probleme der folgenden Forschungsdesigns thematisiert:
-Experimentelle Designs
-Querschnittsdesigns
-Längsschnittdesigns
-Kohortendesigns
-Fallstudien
|
| |
Fortgeschrittene Verfahren der Mehrebenenanalyse und des internationalen Vergleichs: Multilevel analysis using comparative micro data -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Chen-Hao Hsu
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS
- Termine:
- Di, 14:00 - 18:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Basic knowledge or courses required:
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design” and multiple linear and binary logistic regression analysis. Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an online tutorial course. Link to Stata Tutorial
Recommended semester: 2nd semester or higher (preferably after taking the research design course)
Registration:
Please register in the VC course of the event until 11.04.2024. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course.
Module-related examination:
Portfolio (time: 3 months) in English
Accessibility: Please contact Ms. Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de) in advance of the course if you have any needs with regard to barrier-free participation in the course.
- Inhalt:
- Learning targets:
The central aim of this course is to empower participants to critically discuss basic concepts and assumptions of multilevel analyses using comparative micro data, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate models according to the ideas of modern causal analysis, to take the levels and scales of measurement of variables into account, to independently carry out multilevel analyses using the statistics package Stata, to correctly interpret and clearly present the results of multilevel analyses in tables and graphs.
Course contents:
Multilevel analysis has been especially applied to the case of many clusters and few observations within each cluster, e.g. in education research on pupils nested in classes and schools. However, multilevel analysis is more and more often used in international comparative social research. Following the latter comparative research tradition, this course is devoted to the specific problem of a small number of countries and large numbers of individuals within each country. This course quickly repeats the foundations of multiple regression analysis, introduces the basics of multilevel analysis and focuses on advanced topics of multilevel analysis. Models for continuous and binary dependent variables are presented. Moreover, it is discussed how many and which kind of macro level variables should be included to account for the macro context. A specific focus is on the specification and interpretation of cross-level interactions. Exemplary empirical studies and current debates in multilevel analysis of comparative micro-data are discussed. In lab sessions participants will learn how to practically implement multilevel analyses of comparative microdata using the statistics package Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw on topical sociological questions and data of the European Social Survey (ESS).
|
| |
Fortgeschrittene Verfahren der Querschnittsanalyse: Advanced Regression Analysis using Stata -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Daniel Zeddel
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS
- Termine:
- Mo, 14:00 - 18:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Basic knowledge or courses required:
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design” and the basics of multiple linear and binary logistic regression analysis. Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an online tutorial course. Link to Stata Tutorial
Recommended semester: 2nd semester or higher (preferably after taking the research design course)
Registration:
Please register in the VC course of the event until 11.04.2024. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course.
Module-related examination:
Portfolio (time: 3 months) in English or German
Accessibility: Please contact Ms. Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de) in advance of the course if you have any needs with regard to barrier-free participation in the course.
- Inhalt:
- Inhalt:
Learning targets:
The aim of this course is to empower participants:
-to critically discuss basic concepts and assumptions of multiple linear and logistic regression analyses,
-to conduct theory - driven empirical research,
-to choose and specify the appropriate regression models according to the ideas of modern causal analysis,
-to carry out regression analyses (multiple linear, binary logistic, ordinal logistic, and multinomial logistic) using the statistics package Stata,
-to interpret and present the results of regression analyses in tables and graphs.
Course contents:
We will shortly repeat the foundations of bivariate and multiple linear regression analysis and, then, focus on advanced topics of multiple regression analysis. The course is structured around four key topics of cross-sectional data analysis using parametric regression techniques: (1) multiple linear regression, (2) binary logistic regression, (3) ordinal logistic regression, and (4) multinomial logistic regression.
In lab sessions, participants will learn how to implement regression analyses using the statistics package Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw on sociological questions and data of the German Social Survey (ALLBUS).
|
| |
Methoden der qualitativen Sozialforschung (MA): Das Leitfadeninterview - Ein Praxisseminar -
- Dozent/in:
- Christoph Schlee
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS, ECTS: 12
- Termine:
- Di, 10:00 - 14:00, FMA/00.08
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Stand: 15.03.2024 (Bitte überprüfen Sie diese Seite regelmäßig, da diese Informationen regelmäßig aktualisiert werden!)
Zentral für die Organisation dieses Kurses wird der Virtuelle Campus (VC) sein.
Bis einschließlich 11.04.2024 können Sie sich über folgenden Link https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=66020 für den Kurs auf dem VC selbst einschreiben (Es ist kein Einschreibeschlüssel notwendig).
Über den VC werden Sie alle Informationen zum Kurs (Aufbau, Ablauf, Starttermin usw.) erhalten. Bitte berücksichtigen Sie bei Ihrer Planung den Termin des Seminars (Dienstag 10-14 Uhr).
Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: keine
Empfohlenes Fachsemester: ab dem 2.
Modulprüfung: Portfolio (3 Monate Bearbeitungsfrist)
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele: Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer verfügen über grundlegende und weiterführende Kenntnisse qualitativer Methoden der Datenerhebung und -auswertung sowie über deren theoretische und methodologische Grundlagen. Sie können einzelne Schritte des qualitativen Forschungsprozesses theoretisch begründen und anwenden. Sie sind in der Lage qualitative Daten selbständig anhand von Leitfadeninterviews zu gewinnen und dieses Material aufzubereiten und zu analysieren. Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten in der Diskussion qualitativer Forschungsergebnisse.
Lerninhalte: In diesem Methodenseminar werden anhand eines von den Masterstudierenden selbst durchgeführten kleinen Forschungsprojekts sowohl grundlegende als auch weiterführende Kenntnisse der qualitativen Sozialforschung vermittelt. Thematisch beschäftigen sich die Studierenden z.B. mit Arbeitsmarktthemen wie Arbeitslosigkeit oder Befristung bei jungen Erwachsenen oder mit einem anderen aktuellen Thema. Das genaue Thema wird in der ersten Sitzung bekannt gegeben. Im Mittelpunkt des Seminars steht die Erhebungsmethode des Leitfadeninterviews. Dabei führen die Studierenden die notwendigen Schritte eines Forschungsprozesses (z.B. Entwicklung der Fragestellung, Datenerhebung, Datenanalyse) selbst durch. Des Weiteren lernen die Studierenden unterschiedliche Analysemethoden qualitativer Sozialforschung kennen, wobei insbesondere der Fokus auf die qualitative Inhaltsanalyse gelegt wird und zur Anwendung kommt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Datenanalyse am PC (Gruppe A) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Simon Christoph, Daniel Zeddel
- Angaben:
- Übung, 2 SWS
- Termine:
- Fr, 12:00 - 14:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Datenanalyse am PC (Gruppe B) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Simon Christoph, Daniel Zeddel
- Angaben:
- Übung, 2 SWS
- Termine:
- Fr, 14:00 - 16:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Plenum Datenanalyse -
- Dozent/in:
- Michael Gebel
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2 SWS
- Termine:
- Mo, 10:00 - 14:00, F21/03.80
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe A) -
- Dozent/in:
- Daniel Zeddel
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Mi, 12:00 - 16:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe B) -
- Dozent/in:
- Simon Christoph
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Do, 12:00 - 16:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
| |
Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe C) -
- Dozent/in:
- Simon Christoph
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Do, 16:00 - 20:00, RZ/00.06
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorausgesetzte Grundkenntnisse oder Lehrveranstaltungen: Es wird der Besuch der Module BA Soz B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I, BA Soz B.1.2, Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II, Stat-B-01 Methoden der Statistik I, Stat-B-02 Methoden der Statistik
II, BA Soz A.3 Einführung in das soziologische Arbeiten und BA Soz B.2.1a Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Der Besuch der Module ist jedoch keine formale Voraussetzung.
Semesterempfehlung: 4. Semester
Registrierung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 02.April 2024 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zu VC
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Modulprüfung: Hausarbeit
Barrierefreiheit: Wenden Sie sich im Vorfeld der Lehrveranstaltung gerne an Frau Ulrike Sennefelder (ulrike.sennefelder@uni-bamberg.de), wenn Sie Bedarfe im Hinblick auf eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung haben.
- Inhalt:
- Lernziele:
Die Studierenden sind nach dem Absolvieren des Moduls in der Lage, Annahmen und grundlegende Ideen verschiedener multivariater statistischer Analyseverfahren zu erklären. In einem eigenständig durchgeführten Datenanalyseprojekt erwerben die Studierenden die Fähigkeit ausgehend von der jeweiligen Forschungsfrage adäquate Verfahren der Datenanalyse auszuwählen, diese Verfahren mit Hilfe von Stata anhand von Sekundärdaten anzuwenden und die empirischen Ergebnisse vor dem Hintergrund der eigenen Forschungsfrage und postulierten Hypothesen richtig zu interpretieren und zu bewerten. Die Studierenden erlernen wie man Forschungsergebnisse für eine wissenschaftliche Veröffentlichung aufbereitet, darstellt, präsentiert und wissenschaftlich verteidigt.
Lerninhalte:
Im Plenum werden die Grundprinzipien multivariater statistischer Analyseverfahren erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf der linearen und der binär-logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS 2018. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.
|
|
 |
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|