UnivIS
Informationssystem der Otto-Friedrich-Universität Bamberg © Config eG 
Zur Titelseite der Universität Bamberg
  Sammlung/Stundenplan Home  |  Anmelden  |  Kontakt  |  Hilfe 
Suche:      Semester:   
 Lehr-
veranstaltungen
   Personen/
Einrichtungen
   Räume   Telefon &
E-Mail
 
Die Präsenzlehre ist derzeit eingeschränkt. Weitere Informationen und Ausnahmen entnehmen Sie bitte den FAQ-Seiten der Universität.
 
 Darstellung
 
kompakt

kurz

Druckansicht

 
 
Stundenplan

 
 
 Extras
 
alle markieren

alle Markierungen löschen

Ausgabe als XML

 
 
 Außerdem im UnivIS
 
Vorlesungsverzeichnis

 
 
Veranstaltungskalender

 
 
Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Bereich Soziologie >>

Lehrstuhl für Soziologie, insbes. Methoden der empirischen Sozialforschung

 

Analyseverfahren für kategoriale Daten

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Seminar, 3 SWS, ECTS: 5
Termine:
Di, 16:00 - 19:00, RZ/01.02
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. Diese können im Selbststudium oder im Rahmen einer zusätzlich angebotenen Blockveranstaltung zu Beginn des Sommersemesters erworben bzw. aufgefrischt werden. Link zum Stata-Tutorium

Wenn Sie das Angebot des Tutoriums wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Tutorium über den VC an. Link zum VC
Der Besuch des Tutoriums ist Master-Studierenden der Soziologie vorbehalten.

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) zum Seminar ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Modulprüfung: Seminararbeit (3 Monate)
Inhalt:
Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Konzepte und Annahmen verschiedener Analyseverfahren für kategoriale abhängige Variablen im Querschnittsdesign erläutern, entsprechend der jeweiligen Forschungsfrage und dem Skalenniveau der abhängigen Variable geeignete Verfahren auswählen und Modelle spezifizieren, multivariate kategoriale Datenanalysen selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Analysen (Regressionsoutput von Stata) übersichtlich in Tabellen und Grafiken präsentieren und richtig interpretieren.

Lerninhalte: Zunächst werden fortgeschrittene Aspekte von Logit/Probit-Modelle für binäre abhängige Variablen im Querschnittsdesign behandelt. Darauf aufbauend führt das Seminar grundlegend in die Logit/Probit-Modelle für polytome abhängige Variablen mit ordinalem Skalenniveau und Logit/Probit-Modelle für polytome abhängige Variablen mit nominalem Skalenniveau ein. Ein zentraler Bestandteil des Seminars ist die praktische Anwendung der Analyseverfahren für kategoriale abhängige Variablen im Querschnittsdesign mit dem Statistikprogramm Stata. Die praktischen Übungseinheiten und die Erstellung der Seminararbeiten erfolgen auf Basis aktueller sozialwissenschaftlicher Fragestellungen und Daten des ALLBUS.

 

Einführung in Stata (Blockseminar)

Dozent/in:
Daniel Zeddel
Angaben:
Tutorien, 2 SWS
Termine:
Einzeltermin am 15.4.2016, Einzeltermin am 22.4.2016, Einzeltermin am 29.4.2016, 12:00 - 16:00, RZ/00.05
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Wenn Sie das Angebot des Tutoriums wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Tutorium über den VC an. Link zum VC

Eine weitere Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) zum Seminar ist nicht notwendig.

Der Besuch des Tutoriums ist Master-Studierenden der Soziologie vorbehalten.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Plenum

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Forschungspraktikum, 4 SWS
Termine:
Mo, Mi, 8:00 - 10:00, F21/01.35
Einzeltermin am 15.4.2016, 8:00 - 10:00, F21/02.55
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen Methoden der empirischen Sozialforschung I & II , Methoden der Statistik I und II , Einführung in das Soziologische Arbeiten und Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse .

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de
Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Übung (Gruppe A)

Dozent/in:
Stefanie Heyne
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Do, 10:00 - 12:00, F21/02.31, RZ/01.02
Einzeltermine in RZ/01.02: 19.05.16, 07.07.16
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Übung (Gruppe B)

Dozent/in:
Paul Löwe
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Di, 14:00 - 16:00, F21/02.18, RZ/00.05
Einzeltermine in RZ/00.05: 24.5.16, 5.7.16.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Übung (Gruppe C)

Dozent/in:
Paul Löwe
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Di, 16:00 - 18:00, F21/03.02, RZ/00.06
Einzeltermine in RZ/00.06: 17.5.16, 5.7.16.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Übung (Gruppe D)

Dozent/in:
Jonas Voßemer
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Mi, 14:00 - 16:00, F21/02.31, RZ/00.06
Einzeltermine in RZ/00.06: 18.5.16, 6.7.16
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

FP/S/Ü: Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Übung (Gruppe E)

Dozent/in:
Stefanie Heyne
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Do, 14:00 - 16:00, F21/03.03, RZ/00.07
Einzeltermine in RZ/00.07: 19.05.16 ,07.07.16.
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

Kolloquium für Abschlussarbeiten: Methoden der empirischen Sozialforschung

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Kolloquium, 2 SWS
Termine:
Do, 16:00 - 18:00, FMA/00.06
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Das Kolloquium darf nur von Studierenden besucht werden, die im laufenden Semester eine Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Soziologie, insbesondere Methoden der empirischen Sozialforschung schreiben.
Hinweise für Bachelorstudierende auf: https://www.uni-bamberg.de/empsoz/abschlussarbeiten/bachelorarbeit/
Hinweise für Masterstudierende auf: https://www.uni-bamberg.de/empsoz/abschlussarbeiten/masterarbeit/

 

Kolloquium für Abschlussarbeiten: Methoden der empirischen Sozialforschung

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Kolloquium, 2 SWS
Termine:
Do, 16:00 - 18:00, FMA/00.06
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Das Kolloquium darf nur von Studierenden besucht werden, die im laufenden Semester eine Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Soziologie, insbesondere Methoden der empirischen Sozialforschung schreiben.
Hinweise für Bachelorstudierende auf: https://www.uni-bamberg.de/empsoz/abschlussarbeiten/bachelorarbeit/
Hinweise für Masterstudierende auf: https://www.uni-bamberg.de/empsoz/abschlussarbeiten/masterarbeit/

 

S: Fortgeschrittene Analysemethoden der qualitativen Sozialforschung: Das narrative Interview und die Narrationsanalyse

Dozent/in:
Stefanie Gandt
Angaben:
Seminar, 2 SWS
Termine:
Mo, 14:00 - 18:00, F21/03.50
BS, Termine: 18.4. (14-16), 25.4. (14-18), 2.5. (14-18), 30.5. (14-18), 27.6. (14-16), 11.7. (14-16)
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) zum Seminar ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Modulprüfung: Seminararbeit (3 Monate)
Inhalt:
Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen das Ziel qualitativer Forschung darstellen und theoretisch verorten. Sie können die einzelnen Schritte des Forschungsprozesses (narrative Interview und Narrationsanalyse) theoretisch begründen und anwenden. Sie können narrative Interviews führen und erste Erfahrungen im Auswertungsprozess reflektieren und analysieren. Zudem werden sie in die Lage versetzt Forschungsergebnisse in einen praktischen Zusammenhang zu stellen und diese vorzutragen.

Lerninhalte: Biografien sind voller „Bildungsspuren“. Wie und wo lernen Menschen das, was sie in die Lage versetzt, ihre Biografien zu gestalten und tätig zu bearbeiten? Im Seminar wollen wir diesen Fragen am Beispiel eines (kleineren) eigenen Forschungsprojekts nachgehen.

Als Erhebungsmethode nutzen wir dabei das narrative Interview, das sich besonders für die Erhebung autobiographischer Stegreiferzählungen eignet. Das autobiographisch-narrative Interview hat nach Schütze (1983) zum Ziel spontane Erzählungen zu generieren und besteht aus drei Hauptbestandteilen. Der erste Teil ist die autobiografische Anfangserzählung, die durch eine Erzählaufforderung generiert werden soll und den Interviewten dazu anregt, seine Lebensgeschichte möglichst ausführlich zu erzählen.

Nachdem die Interviewten deutlich machen, dass die Haupterzählung abgeschlossen ist (z.B. mit Formulierungen wie „das war mein Leben bis heute“) beginnt erst der Nachfrageteil. Dieser zweite Teil soll somit weitere Erzählungen generieren, die in der Anfangserzählung zwar angesprochen, aber nicht ausgeführt wurden. Der dritte Teil des Interviews erhebt schließlich die Erklärungen und Abstraktionen des Befragten.

Diese besondere Art des Interviews üben wir im Vorfeld, bevor jede/-r Teilnehmer/-in ein narratives Interview mit jungen Erwachsenen bzw. Jugendlichen führt.

Das aufgezeichnete Interview in Form des gesprochene Wortes wird dann, unter Beachtung ausgewählter Regeln (Kuckartz et al. 2008) verschriftlicht (transkribiert), also wortwörtlich niedergeschrieben.

Im Anschluss daran beginnt die eigentliche Auswertungsarbeit. Im Setting einer Forschungswerkstatt werden wir die einzelnen Interviews gemeinsam besprechen und reflektieren.

Ziel ist es schließlich in der Seminararbeit die Prozessstrukturen der erhobenen Biographie heraus zu arbeiten und eine erste analytische Abstraktion zu erstellen.

 

S: Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Analyseverfahren für kategoriale Daten

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Seminar, 3 SWS
Termine:
Di, 16:00 - 19:00, RZ/01.02
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Es werden gute Kenntnisse aus der Vorlesung "Forschungsdesigns" und gute Kenntnisse in der multiplen linearen Regressionsanalyse und der multiplen binär-logistischen Regressionsanalyse vorausgesetzt. Zudem werden im Seminar Stata-Kenntnisse vorausgesetzt. Diese können im Selbststudium oder im Rahmen einer zusätzlich angebotenen Blockveranstaltung zu Beginn des Sommersemesters erworben bzw. aufgefrischt werden. Link zum Stata-Tutorium

Wenn Sie das Angebot des Tutoriums wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Tutorium über den VC an. Link zum VC
Der Besuch des Tutoriums ist Master-Studierenden der Soziologie vorbehalten.

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) zum Seminar ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Modulprüfung: Seminararbeit (3 Monate)
Inhalt:
Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Konzepte und Annahmen verschiedener Analyseverfahren für kategoriale abhängige Variablen im Querschnittsdesign erläutern, entsprechend der jeweiligen Forschungsfrage und dem Skalenniveau der abhängigen Variable geeignete Verfahren auswählen und Modelle spezifizieren, multivariate kategoriale Datenanalysen selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Analysen (Regressionsoutput von Stata) übersichtlich in Tabellen und Grafiken präsentieren und richtig interpretieren.

Lerninhalte: Zunächst werden fortgeschrittene Aspekte von Logit/Probit-Modelle für binäre abhängige Variablen im Querschnittsdesign behandelt. Darauf aufbauend führt das Seminar grundlegend in die Logit/Probit-Modelle für polytome abhängige Variablen mit ordinalem Skalenniveau und Logit/Probit-Modelle für polytome abhängige Variablen mit nominalem Skalenniveau ein. Ein zentraler Bestandteil des Seminars ist die praktische Anwendung der Analyseverfahren für kategoriale abhängige Variablen im Querschnittsdesign mit dem Statistikprogramm Stata. Die praktischen Übungseinheiten und die Erstellung der Seminararbeiten erfolgen auf Basis aktueller sozialwissenschaftlicher Fragestellungen und Daten des ALLBUS.

 

S: Fortgeschrittene Analysemethoden der quantitativen Sozialforschung: Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Seminar, 3 SWS
Termine:
Mo, 16:00 - 19:00, RZ/00.06
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Es werden gute Kenntnisse aus der Vorlesung "Forschungsdesigns" und gute Kenntnisse in der multiplen linearen Regressionsanalyse und der multiplen binär-logistischen Regressionsanalyse vorausgesetzt. Zudem werden im Seminar Stata-Kenntnisse vorausgesetzt. Diese können im Selbststudium oder im Rahmen einer zusätzlich angebotenen Blockveranstaltung zu Beginn des Sommersemesters erworben bzw. aufgefrischt werden. Link zum Stata-Tutorium

Wenn Sie das Angebot des Tutoriums wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Tutorium über den VC an. Link zum VC
Der Besuch des Tutoriums ist Master-Studierenden der Soziologie vorbehalten.

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) zum Seminar ist nicht notwendig! Informationen zur Prüfungsanmeldung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Modulprüfung: Seminararbeit (3 Monate)
Inhalt:
Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Konzepte und Annahmen verschiedener Verfahren zur Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten erläutern, entsprechend der jeweiligen Forschungsfrage und dem Skalenniveau der Variablen geeignete Verfahren auswählen und Modelle spezifizieren, Mehrebenenanalyse selbstständig mit Stata durchführen und die Ergebnisse der Analysen (Analyseoutput von Stata) übersichtlich in Tabellen und Grafiken präsentieren und richtig interpretieren.

Lerninhalte: Die Mehrebenenanalyse wurde insbesondere für den Fall mit vielen Gruppen/Clustern und wenigen Beobachtungseinheiten in jeder Gruppe/Cluster entworfen, wie z.B. für die Forschung zu Klassen- und Schuleffekten. Dennoch findet die Mehrebenenanalyse häufig auch Verwendung in der international vergleichenden Sozialforschung. Dieses Seminar widmet sich genau dieser Forschungstradition, die mit der Problematik konfrontiert ist, dass komparative Mikrodaten zwar tausende Beobachtungen in jedem Land aufweisen, jedoch die Anzahl der Länder sehr begrenzt ist. Das Seminar führt grundlegend in die angewandte Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten ein und behandelt darauf aufbauend fortgeschrittene Aspekte. Grundlegende Modelle der Mehrebenenanalyse für metrische und binäre abhängige Variablen werden besprochen. Aus Sicht der international vergleichenden Forschung wird erörtert, wie viele und in welcher Art Variablen zum Makrokontext aufgenommen werden sollen und inwieweit einflussreiche Fälle zu beachten sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Schätzung von Cross-Level Interaktionen. Bezüglich der Schätzmethoden wird auf die aktuelle Diskussion zu two-step versus simultan geschätzten Mehrebenenmodellen eingegangen. Ein zentraler Bestandteil des Seminars ist die praktische Anwendung der Mehrebenenanalyse mit international vergleichenden Daten mit dem Statistikprogramm Stata. Die praktischen Übungseinheiten und die Erstellung der Seminararbeiten erfolgen auf Basis aktueller sozialwissenschaftlicher Fragestellungen und Daten des European Social Survey (ESS).

 

Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse am PC (für Praktikumsteilnehmer), Gruppe A

Dozent/in:
Paul Löwe
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Mo, 10:00 - 12:00, RZ/01.02
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse am PC (für Praktikumsteilnehmer), Gruppe B

Dozent/in:
Paul Löwe
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Mo, 14:00 - 16:00, RZ/01.02
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse am PC (für Praktikumsteilnehmer), Gruppe C

Dozent/in:
Christoph Schlee
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Di, 10:00 - 12:00, RZ/01.02
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse am PC (für Praktikumsteilnehmer), Gruppe D

Dozent/in:
Sonja Scheuring
Angaben:
Forschungspraktikum, 2 SWS
Termine:
Di, 12:00 - 14:00, RZ/01.02
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Empfohlen für Studierende im 4. Semester. Es wird der vorherige Besuch der Veranstaltungen „Methoden der empirischen Sozialforschung I & II“, „Methoden der Statistik I und II“, „Einführung in das Soziologische Arbeiten“ und „Soziologisches Forschungspraktikum Teil I: Datenerhebung“ empfohlen. Ein Bestehen der Prüfungsleistungen dieser Veranstaltungen ist keine Voraussetzung für den Besuch des „Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse“.

Anmeldung: Eine Voranmeldung zu den Veranstaltungen des Soziologischen Forschungspraktikums ist bis zum 31. März 2016 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 Datenanalyse am PC (A, B, C, D) angeben

Link zur Präferenzumfrage: http://limesurvey.rz.uni-bamberg.de/limesurvey/index.php/764212/lang-de

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Übungskurs und einem Kurs in Datenanalyse am PC 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.

Für das Plenum gibt es zwei Termine pro Woche. Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgeben.

Modulprüfung: Portfolio
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 der erhobenen Primärdaten (bzw. der alternativ zur Verfügung gestellten 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 logistischen Regressionsanalyse. In den begleitenden Übungen 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 dienen die in Teil 1 erhobenen Primärdaten des Websurveys oder der ALLBUS als alternative Sekundärdatenquelle. In der Veranstaltung Datenanalyse am PC wird die Umsetzung multivariater Verfahren der Datenanalyse mit dem Statistikprogramm Stata eingeübt.

 

SPSS für Windows, Gruppe A

Dozent/in:
German Angele
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mi, 12:00 - 14:00, RZ/00.05

 

SPSS für Windows, Gruppe B

Dozent/in:
German Angele
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Di, 10:00 - 12:00, RZ/00.05

 

V: Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II

Dozent/in:
Michael Gebel
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS
Termine:
Di, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 27.4.2016, Einzeltermin am 11.5.2016, 18:00 - 20:00, F21/01.57
Die Vorlesung entfällt am Di. 24.05.16 und am Di. 31.05.16. Ersatztermine hierfür: Mi. 27.04.16 und am Mi. 11.05.16, jeweils von 18-20 Uhr, F21/01.57
Voraussetzungen / Organisatorisches:

Empfohlen für 2. Semester

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 I 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.

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow, am Lehrstuhl, etc.) 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 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
Trend- und Kohortendesigns
Fallstudien



UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof