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Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Bereich Soziologie >>
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Lehrstuhl für Soziologie, insbes. Methoden der empirischen Sozialforschung
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Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I -
- Dozent/in:
- Peter Valet
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 5
- Termine:
- Di, 8:00 - 10:00, F21/01.37
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Empfohlen für 1. Semester
Eine Voranmeldung (z. B. über FlexNow oder per E-Mail) ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.
Modulprüfung: Klausur (60 min.)
- Inhalt:
- Lernziel: 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, Operationalsierung 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
Stichprobenbeziehung und Auswahlverfahren
Die Befragung als Datenerhebungsverfahren und Grundlagen der Fragebogenkonstruktion
Alternative Datenerhebungstechniken: Beobachtung, Inhaltsanalyse und nicht-reaktive Verfahren
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Forschungsdesigns: Research Design -
- Dozent/in:
- Jonas Voßemer
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, F21/02.55
Einzeltermin am 9.11.2018, 10:00 - 12:00, F21/01.57
Einzeltermin am 16.11.2018, 10:00 - 12:00, F21/01.35
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
This is a compulsory course in the new Master's program in Sociology. It is recommended to take this course at the beginning of the Master's studies.
It is not necessary to register for the course in advance (e.g. via FlexNow, via email, etc.). More information about the course and registration guidelines will only be provided during the first lecture.
Language of instruction: English.
Module-related examination: Exam (time: 60 min).
- Inhalt:
Learning targets:
After successfully attending this lecture, participants will be able to
- postulate research questions,
- deduct and formulate hypotheses following the principles of theory-driven empirical research,
- explain and critically discuss advanced topics of causality and causal inference in experimental and non-experimental cross-sectional and longitudinal research designs.
Course contents:
Participants will learn to formulate research hypotheses and to distinguish between different kinds of causal hypotheses. They will reflect on how to deduct hypotheses from theory according to the principles of theory-driven empirical social research. Rubin's notation of potential outcomes, which has become the backbone of modern causal analysis in the social sciences, will be introduced. Moreover, directed acyclic graphs (DAGs) will be introduced, because they offer an illustrative graphical approach to the problem of causal inference. Advanced topics of common-cause confounding, overcontrol bias, and endogenous selection bias will be discussed in the framework of DAGs. Advanced issues of validity, especially drawing causal inferences, will be addressed in experimental and non-experimental cross-sectional and longitudinal research designs. Throughout the course practical examples from empirical sociological research will be critically discussed.
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Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Advanced Regression Analysis using Stata (Part A) -
- Dozent/in:
- Peter Valet
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 14:00 - 16:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements:
You should be familiar with the statistics package Stata. If you are not familiar with it, you can either acquire or refresh the necessary skills via self-studies or attend a tutorial course (taught in German) at the beginning of the winter term [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=2&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&dir=sowi/sozwiss/metho&ref=lecture&sem=2018w&__e=751].
Registration:
An advanced registration for the seminar is not required (e.g. via Flexnow or via e-mail). Further information will be shared during the first meeting.
Module exam:
Portfolio in English or German (time: 3 months).
- Inhalt:
- Course content:
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).
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 choose the appropriate regression models following 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.
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Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Advanced Regression Analysis using Stata (Part B) -
- Dozent/in:
- Peter Valet
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 16:00 - 18:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements:
You should be familiar with the statistics package Stata. If you are not familiar with it, you can either acquire or refresh the necessary skills via self-studies or attend a tutorial course (taught in German) at the beginning of the winter term [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=2&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&dir=sowi/sozwiss/metho&ref=lecture&sem=2018w&__e=751].
Registration:
An advanced registration for the seminar is not required (e.g. via Flexnow or via e-mail). Further information will be shared during the first meeting.
Module exam:
Portfolio in English or German (time: 3 months).
- Inhalt:
- Course content:
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).
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 choose the appropriate regression models following 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.
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Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Applied Panel Data Analysis (Part A) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Sonja Scheuring
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mo, 8:00 - 10:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
The seminar starts at October 22, 2018.
Participants are expected to be familiar with multiple linear and binary logistic regression analysis. Students are also required to be familiar with the statistics software Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (teaching in German) at the beginning of the winter term. Link to Stata tutorial [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=1113&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&founds=sowi/sozwiss/metho/einfhr&__e=1&sem=2018w&codeset=utf8]
If you like to participate in the compact tutorial course, please register via the virtual campus (VC). Link to VC: https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31887
It is not necessary to register for the seminar in advance (e.g. via Flexnow, via email, etc.). More information about the course and registration guidelines will only be provided during the first seminar session.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); could be either written in English or German
- Inhalt:
- Learning targets: The central aim of this course is to empower participants to critically discuss basic concepts and assumptions of linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate regression models according to the ideas of modern causal analysis, to independently carry out linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses using the statistics software Stata, to correctly interpret the results and clearly present the results of regression analyses in tables and graphs.
Course contents: In general, the course quickly repeats the logic of the longitudinal research design and introduces the foundations of applied panel data analyses. Specifically, linear fixed effect and random effect models and binary logistic fixed effect and random effect models are presented and discussed. In addition, more complex hybrid models (e.g. FEIS) will be part of the seminar to ensure an up-to-date understanding of panel data analysis and to offer possible solutions for more advanced problems. In lab sessions participants will learn how to practically implement panel data analyses using the statistics software Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw exclusively on topical sociological questions of life course research (consequences of life course events) and data of the Socio-Economic Panel (SOEP). Specifically, the course offers an applied introduction and hands-on experience in the complex preparation of panel data for the statistical analyses during the lab sessions.
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Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Applied Panel Data Analysis (Part B) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Sonja Scheuring
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
The seminar starts at October 22, 2018.
Participants are expected to be familiar with multiple linear and binary logistic regression analysis. Students are also required to be familiar with the statistics software Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (teaching in German) at the beginning of the winter term. Link to Stata tutorial [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=1113&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&founds=sowi/sozwiss/metho/einfhr&__e=1&sem=2018w&codeset=utf8]
If you like to participate in the compact tutorial course, please register via the virtual campus (VC). Link to VC: https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31887
It is not necessary to register for the seminar in advance (e.g. via Flexnow, via email, etc.). More information about the course and registration guidelines will only be provided during the first seminar session.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); could be either written in English or German
- Inhalt:
- Learning targets: The central aim of this course is to empower participants to critically discuss basic concepts and assumptions of linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate regression models according to the ideas of modern causal analysis, to independently carry out linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses using the statistics software Stata, to correctly interpret the results and clearly present the results of regression analyses in tables and graphs.
Course contents: In general, the course quickly repeats the logic of the longitudinal research design and introduces the foundations of applied panel data analyses. Specifically, linear fixed effect and random effect models and binary logistic fixed effect and random effect models are presented and discussed. In addition, more complex hybrid models (e.g. FEIS) will be part of the seminar to ensure an up-to-date understanding of panel data analysis and to offer possible solutions for more advanced problems. In lab sessions participants will learn how to practically implement panel data analyses using the statistics software Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw exclusively on topical sociological questions of life course research (consequences of life course events) and data of the Socio-Economic Panel (SOEP). Specifically, the course offers an applied introduction and hands-on experience in the complex preparation of panel data for the statistical analyses during the lab sessions.
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Fortgeschrittene Verfahren der Längsschnittanalyse: Applied Panel Data Analysis -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Sonja Scheuring
- Angaben:
- Seminar, 4,00 SWS, ECTS: 12
- Termine:
- Mo, 8:00 - 12:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
The seminar starts at October 22, 2018.
Participants are expected to be familiar with multiple linear and binary logistic regression analysis. Students are also required to be familiar with the statistics software Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (teaching in German) at the beginning of the winter term. Link to Stata tutorial [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=1113&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&founds=sowi/sozwiss/metho/einfhr&__e=1&sem=2018w&codeset=utf8]
If you like to participate in the compact tutorial course, please register via the virtual campus (VC). Link to VC: https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31887
It is not necessary to register for the seminar in advance (e.g. via Flexnow, via email, etc.). More information about the course and registration guidelines will only be provided during the first seminar session.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); could be either written in English or German
- Inhalt:
- Learning targets: The central aim of this course is to empower participants to critically discuss basic concepts and assumptions of linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate regression models according to the ideas of modern causal analysis, to independently carry out linear and binary logistic fixed effect and random effect panel data analyses using the statistics software Stata, to correctly interpret the results and clearly present the results of regression analyses in tables and graphs.
Course contents: In general, the course quickly repeats the logic of the longitudinal research design and introduces the foundations of applied panel data analyses. Specifically, linear fixed effect and random effect models and binary logistic fixed effect and random effect models are presented and discussed. In addition, more complex hybrid models (e.g. FEIS) will be part of the seminar to ensure an up-to-date understanding of panel data analysis and to offer possible solutions for more advanced problems. In lab sessions participants will learn how to practically implement panel data analyses using the statistics software Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw exclusively on topical sociological questions of life course research (consequences of life course events) and data of the Socio-Economic Panel (SOEP). Specifically, the course offers an applied introduction and hands-on experience in the complex preparation of panel data for the statistical analyses during the lab sessions.
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Fortgeschrittene Verfahren der Querschnittsanalyse: Advanced Regression Analysis using Stata -
- Dozent/in:
- Peter Valet
- Angaben:
- Seminar, 4,00 SWS, ECTS: 12
- Termine:
- Mi, 14:00 - 18:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Requirements:
You should be familiar with the statistics package Stata. If you are not familiar with it, you can either acquire or refresh the necessary skills via self-studies or attend a tutorial course (taught in German) at the beginning of the winter term [https://univis.uni-bamberg.de/form?__s=2&dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr&anonymous=1&dir=sowi/sozwiss/metho&ref=lecture&sem=2018w&__e=751].
Registration:
An advanced registration for the seminar is not required (e.g. via Flexnow or via e-mail). Further information will be shared during the first meeting.
Module exam:
Portfolio in English or German (time: 3 months).
- Inhalt:
- Course content:
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).
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 choose the appropriate regression models following 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Datenaufbereitung am PC (Gruppe A) -
- Dozent/in:
- Marcel Schmelzer
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 7.1.2019, Einzeltermin am 14.1.2019, Einzeltermin am 21.1.2019, Einzeltermin am 28.1.2019, 15:00 - 19:30, RZ/00.05
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Datenaufbereitung am PC (Gruppe B) -
- Dozent/in:
- Marcel Schmelzer
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 8.1.2019, Einzeltermin am 15.1.2019, Einzeltermin am 22.1.2019, Einzeltermin am 29.1.2019, 15:00 - 19:30, RZ/00.05
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Datenaufbereitung am PC (Gruppe C) -
- Dozent/in:
- Svenja Schneider
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 11.1.2019, Einzeltermin am 18.1.2019, Einzeltermin am 25.1.2019, Einzeltermin am 1.2.2019, 11:00 - 15:30, RZ/00.05
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
- 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Datenaufbereitung am PC (Gruppe D) -
- Dozent/in:
- Svenja Schneider
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2,00 SWS
- Termine:
- Einzeltermin am 12.1.2019, Einzeltermin am 19.1.2019, Einzeltermin am 26.1.2019, Einzeltermin am 2.2.2019, 11:00 - 15:30, RZ/00.05
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Übung (Gruppe A) -
- Dozent/in:
- Christoph Schlee
- Angaben:
- Übung, 2,00 SWS
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, FMA/00.07
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Übung (Gruppe B) -
- Dozent/in:
- Daniel Zeddel
- Angaben:
- Übung, 2,00 SWS
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, FMA/01.20
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Übung (Gruppe C) -
- Dozent/in:
- Daniel Zeddel
- Angaben:
- Übung, 2,00 SWS
- Termine:
- Di, 14:00 - 16:00, FMA/00.08
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Übung (Gruppe D) -
- Dozent/in:
- Simon Christoph
- Angaben:
- Übung, 2,00 SWS, ECTS: 5
- Termine:
- Mi, 12:00 - 14:00, FMA/00.07
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Übung (Gruppe E) -
- Dozent/in:
- Simon Christoph
- Angaben:
- Übung, 2,00 SWS
- Termine:
- Mi, 16:00 - 18:00, F21/03.50
- 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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FPr: Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung: Plenum -
- Dozent/in:
- Paul Löwe
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 2,00 SWS
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, FG1/00.08
Einzeltermin am 15.10.2018, 8:00 - 12:00, 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 2018 notwendig: Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Übungskurse (A, B, C, D, E) 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: https://www.soscisurvey.de/Fopra_WS2018/
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenerhebung 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.
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Grundlagen der Wissenschaftstheorie -
- Dozent/in:
- Susann Sachse-Thürer
- Angaben:
- Seminar, 2,00 SWS
- Termine:
- Do, 10:00 - 12:00, F21/02.31
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Der Kurs richtet sich an Studierende der Soziologie im Masterstudium. Ausnahmen bilden Studierende anderer Fachrichtungen im MA, sofern sich der Kurs sinnvoll in die jeweilige Studienordnung integriert.
Es gibt keine Voraussetzungen für die Teilnahme am Kurs, jedoch basiert er auf regelmäßiger Lektüre der angegebenen Literatur und auf der aktiven Teilnahme an der Seminardiskussion.
Vergabe von Leistungspunkten nach ECTS
Für das Bestehen des Moduls mit Prüfungsleistung müssen Sie
- die Kursliteratur lesen,
- aktiv im Seminar mitarbeiten,
- ein Portfolio erstellen
Einbringen des Moduls:
1. MA Soziologie PO 2012: als Modul MA Soz B.1 Wissenschaftstheoretische Grundlagen in B.] Modulgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung im Umfang von 6 ECTS
2. MA Soziologie PO 2017: Als Lehrveranstaltung im Modul MASOZ-ST3 Allgemeine Soziologie in MASOZ D.1 Soziologische Theorie im Umfang von 0 oder 12 ECTS, kombinierbar mit der Lehrveranstaltung Ausgewählte Themen der soziologischen Theorie
- Inhalt:
- Wie man sozialwissenschaftliche Daten erhebt und auswertet, lernt man in den ersten Jahren des Soziologiestudiums. Was aber beim Erwerb dieser konkreten Techniken oft aus dem Blick gerät, ist die Frage, wieso wir überhaupt wissenschaftliche Erkenntnis aus empirisch-wissenschaftlicher Arbeit ableiten (können). Auf welchen Annahmen beruht unsere Neigung, das, was beim wissenschaftlichen Forschen herauskommt, als neues Wissen zu bezeichnen, also als wissenschaftliche Erkenntnis anzunehmen? Und warum ziehen wir so genannte wissenschaftliche Erkenntnismethoden anderen Methoden der Erkenntnis vor? Nähert man sich diesen Fragen, wird man sich schnell bewusst, wie vage das Terrain ist, auf dem wir uns in Studium und Wissenschaft alltäglich bewegen. Sich diesem Risiko einmal auszusetzen ist Grundlage dafür, sich selbst sozialwissenschaftlich betätigen zu können. In diesem Kurs wollen wir (mehr oder weniger) aus der Perspektive der Soziologie Grundlagen der Wissenschaftstheorie erarbeiten.
- Empfohlene Literatur:
- Adorno, Theodor W., Ralf Dahrendorf, Jürgen Habermas und Karl R. Popper (1974): Der Positivismusstreit in der deutschen Soziologie. Luchterhand Verlag. Neuwied.
Bourdieu, Pierre, Jean-Claude Chamboredon und Jean-Claude Passeron (1991): Soziologie als Beruf. Wissenschaftstheoretische Voraussetzungen soziologischer Erkenntnis. Walter de Gruyter. Berlin.
Chalmers, Alan F. (2001): Wege der Wissenschaft. Einführung in die Wissenschaftstheorie. Springer. Berlin [u.a.].
Chalmers, Alan F. (2013): What is this thing called science? Open University Press. Maidenhead.
Detel, Wolfgang (2007): Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie. Reclam. Stuttgart.
Ernst, Gerhard (2012): Einführung in die Erkenntnistheorie. Wissenschaftliche Buchgesellschaft. Darmstadt.
Feyerabend, Paul (1983): Wider den Methodenzwang. Suhrkamp. Frankfurt/M. Kuhn, Thomas S. (2011): Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen. Suhrkamp. Frankfurt a. Main. Lakatos, Imre und Alan Musgrave (1974): Kritik und Erkenntnisfortschritt. Vieweg. Braunschweig.
Opp, Karl Dieter (2005): Methodologie der Sozialwissenschaften: Einführung in die Probleme ihrer Theorienbildung und praktischen Anwendung. VS Verlag. Opladen.
Popper, Karl R. (2005): Logik der Forschung. Mohr Siebeck. Tübingen.
Poser, Hans (2012): Wissenschaftstheorie. Eine philosophische Einführung. Reclam. Stuttgart.
Schneider, Norbert (1998): Erkenntnistheorie im 20. Jahrhundert. Klassische Positionen. Reclam. Stuttgart.
Schülein, Johann August und Simon Reitze (2012): Wissenschaftstheorie für Einsteiger. facul-tas.wuv. Wien.
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Research Design -
- Dozent/in:
- Jonas Voßemer
- Angaben:
- Vorlesung, 2,00 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 10:00 - 12:00, F21/02.55
Einzeltermin am 9.11.2018, 10:00 - 12:00, F21/01.57
Einzeltermin am 16.11.2018, 10:00 - 12:00, F21/01.35
Einzeltermin am 5.2.2019, 10:00 - 12:00, KÄ7/00.10
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
This is a compulsory course in the new Master's program in Sociology. It is recommended to take this course at the beginning of the Master's studies.
It is not necessary to register for the course in advance (e.g. via FlexNow, via email, etc.). More information about the course and registration guidelines will only be provided during the first lecture.
Language of instruction: English.
Module-related examination: Exam (time: 60 min).
- Inhalt:
Learning targets:
After successfully attending this lecture, participants will be able to
- postulate research questions,
- deduct and formulate hypotheses following the principles of theory-driven empirical research,
- explain and critically discuss advanced topics of causality and causal inference in experimental and non-experimental cross-sectional and longitudinal research designs.
Course contents:
Participants will learn to formulate research hypotheses and to distinguish between different kinds of causal hypotheses. They will reflect on how to deduct hypotheses from theory according to the principles of theory-driven empirical social research. Rubin's notation of potential outcomes, which has become the backbone of modern causal analysis in the social sciences, will be introduced. Moreover, directed acyclic graphs (DAGs) will be introduced, because they offer an illustrative graphical approach to the problem of causal inference. Advanced topics of common-cause confounding, overcontrol bias, and endogenous selection bias will be discussed in the framework of DAGs. Advanced issues of validity, especially drawing causal inferences, will be addressed in experimental and non-experimental cross-sectional and longitudinal research designs. Throughout the course practical examples from empirical sociological research will be critically discussed.
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