Advanced Methods of Analysis in Quantiative Social Research: Multilevel analysis using comparative micro data (Part A)

Dozentinnen/Dozenten:

Michael Gebel, Jonas Voßemer

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Mi, 8:00 - 10:00, RZ/01.02

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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.
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design” and multiple linear and binary logistic regression analysis. Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (This was offered at the beginning of the winter term).
Language of instruction: English.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); can 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 multilevel analyses using comparative micro data, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate models according to the ideas of modern causal analysis, to take the levels and scales of measurement of variables into account, to independently carry out multilevel analyses using the statistics package Stata, to correctly interpret and clearly present the results of multilevel analyses in tables and graphs.
Course contents:
Multilevel analysis has been especially applied to the case of many clusters and few observations within each cluster, e.g. in education research on pupils nested in classes and schools. However, multilevel analysis is more and more often used in international comparative social research. Following the latter comparative research tradition, this course is devoted to the specific problem of a small number of countries and large numbers of individuals within each country. This course quickly repeats the foundations of multiple regression analysis, introduces the basics of multilevel analysis and focuses on advanced topics of multilevel analysis. Models for continuous and binary dependent variables are presented. Moreover, it is discussed how many and which kind of macro level variables should be included to account for the macro context. A specific focus is on the specification and interpretation of cross-level interactions. Exemplary empirical studies and current debates in multilevel analysis of comparative micro-data are discussed. In lab sessions participants will learn how to practically implement multilevel analyses of comparative microdata using the statistics package Stata. The lab sessions and the portfolio will draw on topical sociological questions and data of the European Social Survey (ESS).

Advanced Methods of Analysis in Quantiative Social Research: Multilevel analysis using comparative micro data (Part B)

Dozentinnen/Dozenten:

Michael Gebel, Jonas Voßemer

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Mi, 10:00 - 12:00, RZ/01.02

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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.
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design” and multiple linear and binary logistic regression analysis. Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (This was offered at the beginning of the winter term).
Language of instruction: English.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); can 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 multilevel analyses using comparative micro data, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate models according to the ideas of modern causal analysis, to take the levels and scales of measurement of variables into account, to independently carry out multilevel analyses using the statistics package Stata, to correctly interpret and clearly present the results of multilevel analyses in tables and graphs.
Course contents:
Multilevel analysis has been especially applied to the case of many clusters and few observations within each cluster, e.g. in education research on pupils nested in classes and schools. However, multilevel analysis is more and more often used in international comparative social research. Following the latter comparative research tradition, this course is devoted to the specific problem of a small number of countries and large numbers of individuals within each country. This course quickly repeats the foundations of multiple regression analysis, introduces the basics of multilevel analysis and focuses on advanced topics of multilevel analysis. Models for continuous and binary dependent variables are presented. Moreover, it is discussed how many and which kind of macro level variables should be included to account for the macro context. A specific focus is on the specification and interpretation of cross-level interactions. Exemplary empirical studies and current debates in multilevel analysis of comparative micro-data are discussed. In lab sessions participants will learn how to practically implement multilevel analyses of comparative microdata using the statistics package Stata. The lab sessions and the portfolio will draw on topical sociological questions and data of the European Social Survey (ESS).

Advanced methods of multilevel analysis and international comparsion: Multilevel analysis using comparative micro data

Dozentinnen/Dozenten:

Michael Gebel, Jonas Voßemer

Angaben:

Seminar, 4 SWS

Termine:

Mi, 8:00 - 12:00, RZ/01.02

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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.
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design” and multiple linear and binary logistic regression analysis. Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an additional compact tutorial course (This was offered at the beginning of the winter term).
Language of instruction: English.
Module-related examination: Portfolio (time: 3 months); can 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 multilevel analyses using comparative micro data, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate models according to the ideas of modern causal analysis, to take the levels and scales of measurement of variables into account, to independently carry out multilevel analyses using the statistics package Stata, to correctly interpret and clearly present the results of multilevel analyses in tables and graphs.
Course contents:
Multilevel analysis has been especially applied to the case of many clusters and few observations within each cluster, e.g. in education research on pupils nested in classes and schools. However, multilevel analysis is more and more often used in international comparative social research. Following the latter comparative research tradition, this course is devoted to the specific problem of a small number of countries and large numbers of individuals within each country. This course quickly repeats the foundations of multiple regression analysis, introduces the basics of multilevel analysis and focuses on advanced topics of multilevel analysis. Models for continuous and binary dependent variables are presented. Moreover, it is discussed how many and which kind of macro level variables should be included to account for the macro context. A specific focus is on the specification and interpretation of cross-level interactions. Exemplary empirical studies and current debates in multilevel analysis of comparative micro-data are discussed. In lab sessions participants will learn how to practically implement multilevel analyses of comparative microdata using the statistics package Stata. The lab sessions and the portfolio will draw on topical sociological questions and data of the European Social Survey (ESS).

Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I

Dozent/in:

Peter Valet

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS

Termine:

im Sommersemester keine Vorlesung, nur Nachschreibeklausur.

Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II

Dozent/in:

Peter Valet

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Empfohlen für das 2. Semester

Es wir der vorherige Besuch des Moduls BA SOZ B.1.1 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil I empfohlen, da im Modul BA Soz B.1.2 Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II grundlegende Konzepte und Begrifflichkeiten aus dem Modul BA Soz. B.1.1 als bekannt vorausgesetzt werden. Der Besuch des Moduls BA Soz. B.1.1 ist jedoch keine formale Voraussetzung für den Besuch des Moduls BA Soz. B.1.2. Fehlende Kenntnisse können eigenständig aufgearbeitet werden.

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

Modulprüfung: Klausur (60 Min.)

Inhalt:

Lernziele: Im Anschluss an die Veranstaltung können die TeilnehmerInnen grundlegende Aspekte der Kausalität und die Problematik des Ziehens kausaler Schlüsse erläutern, die Grundideen verschiedener Forschungsdesigns erklären und deren spezifische Vor- und Nachteile kritisch diskutieren.

Lerninhalte: Zunächst werden Kriterien für das Ziehen kausaler Schlüsse definiert, die Grundlagen des kontrafaktischen Modells der Kausalität erläutert und verschiedene Beziehungsstrukturen im 3-Variablen-Modell diskutiert. Darauf aufbauend werden Grundlagen und die spezifischen Probleme der folgenden Forschungsdesigns thematisiert:

• Experimentelle Designs
• Querschnittsdesigns
• Längsschnittdesigns
• Kohortendesigns
• Fallstudien

Fortgeschrittene Analysemethoden der qualitativen Sozialforschung: Das Leitfadeninterview - Ein Praxisseminar (Teil A)

Dozent/in:

Christoph Schlee

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Di, 10:00 - 12:00, FMA/00.07

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow oder per E-Mail) ist nicht notwendig! Informationen zu Anmeldemodalitäten und Prüfungsleistung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Inhalt:

Lernziele: Die TeilnehmerInnen verfügen über grundlegende und weiterführende Kenntnisse qualitativer Methoden der Datenerhebung und -auswertung sowie über deren theoretische und methodologische Grundlagen. Sie können einzelne Schritte des qualitativen Forschungsprozesses theoretisch begründen und anwenden. Sie sind in der Lage qualitative Daten selbständig anhand von Leitfadeninterviews zu gewinnen und dieses Material aufzubereiten und zu analysieren. Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten in der Diskussion qualitativer Forschungsergebnisse.

Lerninhalte: In diesem Methodenseminar werden anhand eines selbst von den Masterstudierenden durchgeführten kleinen Forschungsprojekts sowohl grundlegende als auch weiterführende Kenntnisse der qualitativen Sozialforschung vermittelt. Thematisch beschäftigen sich die Studierenden dabei mit jungen Menschen in unsicheren Lebenssituationen. Der Fokus wird dabei insbesondere auf junge Erwachsene gelegt, die bereits Erfahrungen mit Arbeitslosigkeit oder Befristung (oder anderen unsicheren Erwerbsverhältnissen) machen mussten. Im Mittelpunkt des Seminars steht die Methode des Leitfadeninterviews. Dabei führen die Studierenden die notwendigen Schritte eines Forschungsablaufs (z.B. Entwicklung der Fragestellung, Datenerhebung, Datenanalyse) selbst durch. Des Weiteren lernen die Studierenden unterschiedliche Analysemethoden qualitativer Sozialforschung kennen, wobei insbesondere der Fokus auf die qualitative Inhaltsanalyse gelegt wird und zur Anwendung kommt

Fortgeschrittene Analysemethoden der qualitativen Sozialforschung: Das Leitfadeninterview - Ein Praxisseminar (Teil B)

Dozent/in:

Christoph Schlee

Angaben:

Seminar, 2 SWS

Termine:

Di, 12:00 - 14:00, FMA/00.07

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow oder per E-Mail) ist nicht notwendig! Informationen zu Anmeldemodalitäten und Prüfungsleistung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Inhalt:

Lernziele: Die TeilnehmerInnen verfügen über grundlegende und weiterführende Kenntnisse qualitativer Methoden der Datenerhebung und -auswertung sowie über deren theoretische und methodologische Grundlagen. Sie können einzelne Schritte des qualitativen Forschungsprozesses theoretisch begründen und anwenden. Sie sind in der Lage qualitative Daten selbständig anhand von Leitfadeninterviews zu gewinnen und dieses Material aufzubereiten und zu analysieren. Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten in der Diskussion qualitativer Forschungsergebnisse.

Lerninhalte: In diesem Methodenseminar werden anhand eines selbst von den Masterstudierenden durchgeführten kleinen Forschungsprojekts sowohl grundlegende als auch weiterführende Kenntnisse der qualitativen Sozialforschung vermittelt. Thematisch beschäftigen sich die Studierenden dabei mit jungen Menschen in unsicheren Lebenssituationen. Der Fokus wird dabei insbesondere auf junge Erwachsene gelegt, die bereits Erfahrungen mit Arbeitslosigkeit oder Befristung (oder anderen unsicheren Erwerbsverhältnissen) machen mussten. Im Mittelpunkt des Seminars steht die Methode des Leitfadeninterviews. Dabei führen die Studierenden die notwendigen Schritte eines Forschungsablaufs (z.B. Entwicklung der Fragestellung, Datenerhebung, Datenanalyse) selbst durch. Des Weiteren lernen die Studierenden unterschiedliche Analysemethoden qualitativer Sozialforschung kennen, wobei insbesondere der Fokus auf die qualitative Inhaltsanalyse gelegt wird und zur Anwendung kommt.

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

Dozent/in:

Marcel Schmelzer

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mo, 14:00 - 16:00, RZ/00.05

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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: Datenanalyse am PC (Gruppe B)

Dozent/in:

Marcel Schmelzer

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mo, 16:00 - 18:00, RZ/00.05

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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: Datenanalyse am PC (Gruppe C)

Dozent/in:

Svenja Schneider

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Di, 10:00 - 12:00, RZ/00.07

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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: Datenanalyse am PC (Gruppe D)

Dozent/in:

Svenja Schneider

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Fr, 14:00 - 16:00, RZ/00.05

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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: Plenum

Dozent/in:

Peter Valet

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mi, 14:00 - 18:00, F21/01.35

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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:

Paul Löwe

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mo, 10:00 - 14:00, RZ/00.06

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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:

Simon Christoph

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Di, 12:00 - 16:00, RZ/00.06

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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:

Daniel Zeddel

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mi, 10:00 - 14:00, RZ/00.06

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 dEmpfohlen 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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

Modulprüfung: Portfolio ieser 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 2019 im VC notwendig:

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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:

Daniel Zeddel

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Fr, 10:00 - 14:00, RZ/00.05

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 2019 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden Link zum VC Kurs

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

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 direkt hintereinander stattfinden (Mittwoch: 14-18 Uhr). Die Veranstaltungen im Plenum finden v.a. in den ersten Wochen statt. Die genauen Termine des Plenums werden auf dem VC bekanntgegeben.

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 binär-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 (BA)

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Kolloquium, 2 SWS

Termine:

Das Kolloquium findet dieses Semester nicht statt, da keine Bachelor- oder Masterarbeiten fristgerecht angemeldet wurden.

Kolloquium für Abschlussarbeiten (MA)

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Kolloquium, 2 SWS

Termine:

Das Kolloquium findet dieses Semester nicht statt, da keine Bachelor- oder Masterarbeiten fristgerecht angemeldet wurden.

Methoden der qualitativen Sozialforschung (MA): Das Leitfadeninterview - Ein Praxisseminar

Dozent/in:

Christoph Schlee

Angaben:

Seminar, 4 SWS, ECTS: 12

Termine:

Di, 10:00 - 14:00, FMA/00.07

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Eine Voranmeldung (z.B. über Flexnow oder per E-Mail) ist nicht notwendig! Informationen zu Anmeldemodalitäten und Prüfungsleistung werden im Rahmen der ersten Veranstaltung mitgeteilt.

Inhalt:

Lernziele: Die TeilnehmerInnen verfügen über grundlegende und weiterführende Kenntnisse qualitativer Methoden der Datenerhebung und -auswertung sowie über deren theoretische und methodologische Grundlagen. Sie können einzelne Schritte des qualitativen Forschungsprozesses theoretisch begründen und anwenden. Sie sind in der Lage qualitative Daten selbständig anhand von Leitfadeninterviews zu gewinnen und dieses Material aufzubereiten und zu analysieren. Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten in der Diskussion qualitativer Forschungsergebnisse.

Lerninhalte: In diesem Methodenseminar werden anhand eines selbst von den Masterstudierenden durchgeführten kleinen Forschungsprojekts sowohl grundlegende als auch weiterführende Kenntnisse der qualitativen Sozialforschung vermittelt. Thematisch beschäftigen sich die Studierenden dabei mit jungen Menschen in unsicheren Lebenssituationen. Der Fokus wird dabei insbesondere auf junge Erwachsene gelegt, die bereits Erfahrungen mit Arbeitslosigkeit oder Befristung (oder anderen unsicheren Erwerbsverhältnissen) machen mussten. Im Mittelpunkt des Seminars steht die Methode des Leitfadeninterviews. Dabei führen die Studierenden die notwendigen Schritte eines Forschungsablaufs (z.B. Entwicklung der Fragestellung, Datenerhebung, Datenanalyse) selbst durch. Des Weiteren lernen die Studierenden unterschiedliche Analysemethoden qualitativer Sozialforschung kennen, wobei insbesondere der Fokus auf die qualitative Inhaltsanalyse gelegt wird und zur Anwendung kommt.

Repeat exam (Wiederholungsklausur) Forschungsdesigns: Research Design (WS2018/2019)

Dozent/in:

Jonas Voßemer

Angaben:

Sonstige Lehrveranstaltung

Termine:

Einzeltermin am 8.7.2019, 8:00 - 10:00, F21/02.55

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Attention: In the summer term 2019 there will be NO research design lecture.

This entry only announces that there will be a repeat exam for the research design lecture of the winter term 2018/2019.
The date, time, and room for the repeat exam will be announced on the virtual campus in due time. On the VC you also will find information about how to register for the repeat exam.

https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31898

Achtung: Im Sommersemester 2019 wird KEINE Research Design Vorlesung angeboten.

Dieser Eintrag kündigt lediglich an, dass es eine Wiederholungsklausur für die Research Design Vorlesung des Wintersemesters 2018/2019 geben wird.
Das Datum, die Zeit und der Raum für die Wiederholungsklausur werden rechtzeitig im Virtuellen Campus bekanntgegeben. Im VC werden ebenfalls Informationen zur Anmeldung zu der Wiederholungsklausur bereitgestellt werden.

https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31898

Repeat exam (Wiederholungsklausur) Research Design: Research Design (WS2018/2019)

Dozent/in:

Jonas Voßemer

Angaben:

Sonstige Lehrveranstaltung

Termine:

Einzeltermin am 8.7.2019, 8:00 - 10:00, F21/02.55

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Attention: In the summer term 2019 there will be NO research design lecture.

This entry only announces that there will be a repeat exam for the research design lecture of the winter term 2018/2019.
The date, time, and room for the repeat exam will be announced on the virtual campus in due time. On the VC you also will find information about how to register for the repeat exam.

https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31898

Achtung: Im Sommersemester 2019 wird KEINE Research Design Vorlesung angeboten.

Dieser Eintrag kündigt lediglich an, dass es eine Wiederholungsklausur für die Research Design Vorlesung des Wintersemesters 2018/2019 geben wird.
Das Datum, die Zeit und der Raum für die Wiederholungsklausur werden rechtzeitig im Virtuellen Campus bekanntgegeben. Im VC werden ebenfalls Informationen zur Anmeldung zu der Wiederholungsklausur bereitgestellt werden.

https://vc.uni-bamberg.de/moodle/course/view.php?id=31898

Statistik-Programmpaket (SPSS): Gruppe A

Dozent/in:

German Angele

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Mi, 12:00 - 14:00, RZ/00.05

Statistik-Programmpaket (SPSS): Gruppe B

Dozent/in:

German Angele

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Do, 10:00 - 12:00, RZ/00.06