S: Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Angewandte Paneldatenanalyse mit dem SOEP

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Fr, 8:00 - 10:00, RZ/00.07
Einzeltermin am 13.11.2015, Einzeltermin am 20.11.2015, Einzeltermin am 18.12.2015, Einzeltermin am 22.1.2016, Einzeltermin am 5.2.2016, 10:00 - 12:00, RZ/00.07

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Es werden gute Kenntnisse in der multiplen linearen Regressionsanalyse und der multiplen binär-logistischen Regressionsanalyse vorausgesetzt. Zudem werden im Seminar Stata-Kenntnisse vorausgesetzt. Link zum Stata-Tutorium Diese können im Selbststudium oder im Rahmen einer zusätzlich angebotenen Blockveranstaltung zu Beginn des Wintersemesters erworben bzw. aufgefrischt werden. Wenn Sie das Angebot des Tutoriums wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Tutorium über den VC an. Link zum VC

Modulprüfung: Seminararbeit (3 Monate)

Inhalt:

Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Konzepte und Annahmen der linearen und logistischen Fixed-Effects und Random-Effects Modelle erläutern, entsprechend der jeweiligen zu testenden Hypothesen und basierend auf kausaltheoretischen Überlegungen geeignete Panel-Regressionsmodelle auswählen und spezifizieren, Paneldaten für die anschließenden Paneldatenanalysen aufbereiten, lineare und logistische Fixed-Effects und Random-Effects Modelle selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Panel-Regressionsanalyse (Regressionsoutput von Stata) übersichtlich in Tabellen und Grafiken präsentieren und richtig interpretieren.

Lerninhalte: Das Seminar führt grundlegend in die Paneldatenanalyse ein und behandelt darauf aufbauend fortgeschrittene Aspekte. Näher behandelt werden:

• lineare Fixed-Effects und Random-Effects Modelle
• logistische Fixed-Effects und Random-Effects Modelle

Ein zentraler Bestandteil des Seminars ist die praktische Anwendung der Panel-Regressionsanalyse mit dem Statistikprogramm Stata. Die praktischen Übungseinheiten erfolgen auf Basis aktueller sozialwissenschaftlicher Fragestellungen und Daten des Sozioökonomischen Panels (SOEP). Dabei wird insbesondere die komplexe Aufbereitung von Paneldaten eingeübt.

Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Plenum

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mo, 8:00 - 10:00, F21/01.35

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Empfohlen für Studierende im 3. Semester. Die in den Veranstaltungen „Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, Methoden der Statistik I und Einführung in das Soziologische Arbeiten zu erwerbenden Kompetenzen werden vorausgesetzt.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 30. September 2015 notwendig:

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D) angeben
• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenaufbereitung am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/493355/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse noch vor Beginn des Semesters zugewiesen. Um eine gleichmäßige Auslastung der Kurse und damit optimale und gleiche Lernbedingungen zu erreichen, behält sich das Leitungsteam vor, die Plätze auch nach niedrigeren Präferenzrängen zu vergeben. Bei verspäteter Anmeldung können nur noch die freien Plätze ohne Berücksichtigung von Präferenzen per Zuweisung vergeben werden.

Modulprüfung: Portfolio

Inhalt:

Lernziele: Die Studierenden erwerben die Kompetenz eine eigene Forschungsfrage und theoriegeleitete Hypothesen in einem vorgegebenen Themenfeld zu entwickeln und diese problemorientiert im Rahmen eines Datenerhebungsprojekts zu bearbeiten. Die Studierenden werden in die Lage versetzt die zentralen Schritte eines empirischen Datenerhebungsprojekts eigenständig durchzuführen und diesen Forschungsprozess kritisch zu reflektieren. Neben der selbständigen Anwendung methodischen Fachwissens entwickeln die Studierenden soziale Kompetenzen, Eigeninitiative und Teamfähigkeit indem sie komplexe Fragestellungen im Rahmen der Kooperation in Gruppen bearbeiten. Im Bereich Datenaufbereitung am PC erwerben die Studierenden die Kompetenz statistische Daten praxisorientiert mit dem Statistikprogramm Stata aufzubereiten.

Lerninhalte: Das soziologische Forschungspraktikum ist eine Veranstaltung, in der drei Veranstaltungen (je 2 SWS) pro Woche zu besuchen sind: das Plenum, eine Übung und ein Kurs in Datenaufbereitung am PC. Im Plenum werden grundlegende Probleme des Datenerhebungsprozesses erörtert. In den begleitenden Übungen entwerfen die Studierenden ausgehend von einer konkreten Fragestellung und theoriegeleiteten Hypothesen ein Datenerhebungsprojekt in (Klein-) Gruppenarbeit. Hierbei werden v.a. Aspekte der Konzeptspezifikation, Operationalisierung, Messung, Fragenformulierung, Fragebogengestaltung und der Umsetzung der Datenerhebung behandelt. In der Veranstaltung Datenaufbereitung am PC werden zunächst Grundfunktionen des Statistikprogramms Stata vorgestellt und verschiedene Schritte der Datenaufbereitung eingeübt.

V/S: Forschungsdesigns

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS

Termine:

Mi, 8:00 - 10:00, F21/02.55

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Empfohlen für Studierende im 1. Semester.

Modulprüfung: Klausur (120min)

Inhalt:

Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen Forschungsfragen definieren, theoretisch fundiert Hypothesen zur empirischen Überprüfung ableiten und ausformulieren, grundlegende Aspekte der Kausalität und die Problematik des Ziehens kausaler Schlüsse in verschiedenen Forschungsdesigns aus Perspektive der modernen Kausalanalyse erläutern, spezifische Vor- und Nachteile verschiedener Forschungsdesigns zur Testung einer konkreten Hypothese kritisch evaluieren.

Lerninhalte: Die Vorlesung vermittelt vertiefende Kompetenzen zur Durchführung und kritischen Beurteilung theoriegeleiteter empirischer Forschung. Zunächst werden Richtlinien zur Generierung und Auswahl von Forschungsfragen vorgestellt und die theoretische Fundierung und Ausformulierung von empirisch zu prüfenden Hypothesen eingeübt. Dann wird das zentrale Thema der Kausalität aus Perspektive der modernen Kausalanalyse betrachtet. Auf Basis dieser Grundlagen werden die spezifischen Probleme verschiedener Forschungsdesigns thematisiert. Hierbei werden experimentelle Designs, Querschnittsdesigns, Längsschnittdesigns, Trend- und Kohortendesigns und vergleichende Designs vertiefend diskutiert.

V: Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS

Termine:

Di, 8:00 - 10:00, F21/01.37

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Empfohlen für 1. Semester
Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow) ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.
Modulprüfung: Klausur (60min)

Inhalt:

Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen die zentralen Schritte des Forschungsprozesses benennen und die zu treffenden Entscheidungen erörtern, die Grundprinzipien theoriegeleiteter empirischer Forschung nachvollziehen und Hypothesen formulieren, Probleme der Konzeptspezifikation, Operationalisierung und Messung erläutern und anhand von Beispielen praktisch umsetzen, die grundlegende Idee und praktische Umsetzung verschiedener Auswahlverfahren erläutern, verschiedene Datenerhebungsmethoden erklären und deren Vor- und Nachteile kritisch miteinander vergleichen.

Lerninhalte: Die Veranstaltung thematisiert Grundlagen der empirischen Sozialforschung in folgenden Themenfeldern:

• Phasen und Ablauf des Forschungsprozesses
• Richtlinien zur Generierung und Auswahl von Forschungsfragen
• Theoriegeleitete empirische Forschung: Theorien, Formulierung von Hypothesen und ihre empirische Prüfung
• Konzeptspezifikation und Operationalisierung
• Messung: Gütekriterien, Indexbildung und Skalierungsverfahren
• Stichprobenziehung und Auswahlverfahren
• Die Befragung als Datenerhebungsverfahren und Grundlagen der Fragebogenkonstruktion
• alternative Datenerhebungstechniken