Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung Teil II

Dozent/in:

Jonas Voßemer

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, Gaststudierendenverzeichnis, ### Ab dem 15.04.2020 können Sie sich über folgenden Link für den Kurs im Virtuellen Campus selbst einschreiben: https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=41114. Hier erhalten Sie alle weiteren Informationen ###

Termine:

Einzeltermin am 20.4.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 21.4.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 11.5.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 12.5.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 8.6.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 9.6.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 15.6.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 16.6.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 22.6.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 23.6.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 6.7.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 7.7.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 13.7.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 14.7.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37
Einzeltermin am 20.7.2020, 16:00 - 18:00, F21/01.57
Einzeltermin am 21.7.2020, 8:00 - 10:00, F21/01.37

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Aktuelle Informationen
Stand: 03.04.2020 (Bitte überprüfen Sie diese Website regelmäßig, da ich die folgenden aktuellen Informationen bei Bedarf updaten werde)

Liebe Studierenden,

aufgrund der aktuellen Lage und den mir gegenwärtig zu Verfügung stehenden Informationen, habe ich entschieden, dass die Vorlesung „Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung II“ im Sommersemester 2020 in Form von Onlinelehre beginnen wird. D.h. die Vorlesungen, die für die Präsenztermine 20.04.2020 (16-18 Uhr) und 21.04.2020 (8-10 Uhr) geplant waren, werden nicht in Form von Präsenzlehre stattfinden. Alle weiteren Informationen hierzu werden über den Kurs im Virtuellen Campus mitgeteilt. Ab dem 15.04.2020 können Sie sich über folgenden Link für den Kurs im Virtuellen Campus selbst einschreiben.
https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=41114
Ansonsten bitte ich Sie alle weiteren oben genannten Präsenztermine zunächst ganz normal einzuplanen, da sich die Lage im Laufe des Semesters verändern kann und es möglich ist, dass wir von der Onlinelehre wieder in die Präsenzlehre zurück wechseln.

Viele Grüße
Jonas Voßemer

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

Einführung in Stata (Blockseminar)

Dozent/in:

Svenja Schneider

Angaben:

Tutorien, 2 SWS

Termine:

Einzeltermin am 23.4.2020, Einzeltermin am 30.4.2020, Einzeltermin am 7.5.2020, 14:00 - 18:00, Raum n.V.

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 (Der Anmeldezeitraum ist abgelaufen. Sollten Sie sich noch anmelden wollen, schreiben Sie bitte eine Mail an daniel.zeddel@uni-bamberg.de).

Das Seminar besteht aus Online-Videos, die Grundlagen der Datenbearbeitung in Stata erklären. Zu den angegeben Zeiten können individuelle Sprechstundentermine mit der Tutorin zu den im Kurs behandelten Aufgaben vereinbart werden.

Der Besuch des Tutoriums und die Sprechstundentermine sind Master-Studierenden der Soziologie vorbehalten.

Es handelt sich um ein freiwilliges Ergänzungsangebot zum Erwerb bzw. zur Auffrischung von Stata-Kenntnissen. Es werden keine ECTS-Punkte vergeben und die Veranstaltung ist nicht anrechenbar auf die Modulleistung.

Fortgeschrittene Verfahren der Mehrebenenanalyse und des internationalen Vergleichs: Multilevel analysis using comparative micro data

Dozentinnen/Dozenten:

Michael Gebel, May Samy

Angaben:

Seminar, 4 SWS, Gaststudierendenverzeichnis

Termine:

Mi, 8:00 - 12:00, RZ/00.06

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Requirements:
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture "Research design" and multiple linear and binary logistic regression analysis.
Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an online tutorial course. Link to Stata Tutorial

Registration:
ATTENTION!!! NEW REGULATION: Please register in the VC of the event until 17.04.2020. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course.

Language of instruction:
English

Module exam:
Portfolio in German or English (time: 3 months)

Inhalt:

Learning targets:
The central aim of this course is to empower participants to critically discuss basic concepts and assumptions of multilevel analyses using comparative micro data, to conduct theory-driven empirical research, to choose and specify the appropriate models according to the ideas of modern causal analysis, to take the levels and scales of measurement of variables into account, to independently carry out multilevel analyses using the statistics package Stata, to correctly interpret and clearly present the results of multilevel analyses in tables and graphs.

Course contents:
Multilevel analysis has been especially applied to the case of many clusters and few observations within each cluster, e.g. in education research on pupils nested in classes and schools. However, multilevel analysis is more and more often used in international comparative social research. Following the latter comparative research tradition, this course is devoted to the specific problem of a small number of countries and large numbers of individuals within each country. This course quickly repeats the foundations of multiple regression analysis, introduces the basics of multilevel analysis and focuses on advanced topics of multilevel analysis. Models for continuous and binary dependent variables are presented. Moreover, it is discussed how many and which kind of macro level variables should be included to account for the macro context. A specific focus is on the specification and interpretation of cross-level interactions. Exemplary empirical studies and current debates in multilevel analysis of comparative micro-data are discussed. In lab sessions participants will learn how to practically implement multilevel analyses of comparative microdata using the statistics package Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw on topical sociological questions and data of the European Social Survey (ESS).

Fortgeschrittene Verfahren der Querschnittsanalyse: Advanced Regression Analysis using Stata

Dozent/in:

May Samy

Angaben:

Seminar, 4 SWS, Gaststudierendenverzeichnis

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Requirements:
Students have to be familiar with the contents of the compulsory lecture “Research design". Moreover, students are required to be familiar with the statistics package Stata. These skills could either be acquired or refreshed in self-studies or by attending an online tutorial course. Link to Stata Tutorial

Registration:
ATTENTION!!! NEW REGULATION: Please register in the VC of the event until 17.04.2020. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course.

Language of instruction:
English

Module exam:
Portfolio in English (time: 3 months).

Inhalt:

Course content: We will shortly repeat the foundations of bivariate and multiple linear regression analysis and, then, focus on advanced topics of multiple regression analysis. The course is structured around four key topics of cross-sectional data analysis using parametric regression techniques: (1) multiple linear regression, (2) binary logistic regression, (3) ordinal logistic regression, and (4) multinomial logistic regression.
In lab sessions, participants will learn how to implement regression analyses using the statistics package Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw on sociological questions and data of the German Social Survey (ALLBUS).

Learning targets: The aim of this course is to empower participants:
-to critically discuss basic concepts and assumptions of multiple linear and logistic regression analyses,
-to choose the appropriate regression models following the ideas of modern causal analysis,
-to carry out regression analyses (multiple linear, binary logistic, ordinal logistic, and multinomial logistic) using the statistics package Stata,
-to interpret and present the results of regression analyses in tables and graphs.

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

Dozent/in:

N.N.

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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 Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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:

N.N.

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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 Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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:

N.N.

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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 Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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:

N.N.

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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 Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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:

Paul Löwe

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mi, 14:00 - 18:00, FG1/00.08

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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: Seminar (Gruppe A)

Dozent/in:

Paul Löwe

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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: Seminar (Gruppe B)

Dozent/in:

Simon Christoph

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Di, 14:00 - 18:00, RZ/00.05

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden : Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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: Seminar (Gruppe C)

Dozent/in:

Paul Löwe

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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: Seminar (Gruppe D)

Dozent/in:

Daniel Zeddel

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

Mi, 10:00 - 14:00, RZ/00.07

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben .
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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: Seminar (Gruppe E)

Dozent/in:

Paul Löwe

Angaben:

Forschungspraktikum, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

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 2020 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC Kurs

• Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (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, E) angeben .
  

Auf Basis der Präferenzlisten werden die Studierenden jeweils einem Seminar 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.

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 Seminaren wird ein Datenanalyseprojekt in Einzelarbeit umgesetzt. Ausgehend von einer selbst konzipierten Fragestellung und spezifischen Hypothesen erfolgen die Datenauswertung und die Aufbereitung und die Publikation der Befunde in Form eines wissenschaftlichen Forschungsberichts. Als Datengrundlage dient der ALLBUS. 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:

Do, 16:00 - 18:00, FMA/00.08

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Bitte beachten Sie die detaillierten organisatorischen Hinweise für dieses Kolloquium und die Anmeldung und Betreuung einer Abschlussarbeit (BA oder MA) auf der entsprechenden Informationsseite des Lehrstuhls

Kolloquium für Abschlussarbeiten (MA)

Dozent/in:

Michael Gebel

Angaben:

Kolloquium, 2 SWS

Termine:

Do, 16:00 - 18:00, FMA/00.08

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Bitte beachten Sie die detaillierten organisatorischen Hinweise für dieses Kolloquium und die Anmeldung und Betreuung einer Abschlussarbeit (BA oder MA) auf der entsprechenden Informationsseite des Lehrstuhls

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

Dozent/in:

Christoph Schlee

Angaben:

Seminar, 4 SWS

Termine:

Di, 10:00 - 14:00, FMA/00.08
Nicht in Modulgruppe MASOZ B Methoden der empirischen Sozialforschung einbringbar.

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Angaben
Seminar, 4 SWS
Zeit und Ort:
Di 10:00 - 14:00, FMA/00.08;
ECTS-Credits: 12; Nicht in Modulgruppe MASOZ B Methoden der empirischen Sozialforschung einbringbar.
Voraussetzungen / Organisatorisches
Stand: 07.04.2020 (Bitte überprüfen Sie diese Website regelmäßig, da ich die folgenden aktuellen Informationen bei Bedarf updaten werde)

Liebe Studierende,

auf Basis der mir vorliegenden Informationen zur aktuellen Situation, habe ich entschieden, das geplante Seminar im Sommersemester 2020 zunächst als Online-Lehrveranstaltung zu beginnen. Ob ein Wechsel zur Präsenzlehre im Laufe des Semesters stattfinden wird, ist aktuell noch nicht absehbar. Mit einem Wechsel auf Online-Kurs gehen nun allerdings einige Änderungen im Vergleich zur ursprünglich geplanten Präsenzveranstaltung einher.

Beachten Sie diesbezüglich nun folgende WICHTIGE HINWEISE:

• Zentral für diesen Kurs wird der Virtuelle Campus (VC) sein. Ab dem 08.04.2020 bis einschließlich 17.04.2020 können Sie sich über folgenden Link für den Kurs im Virtuellen Campus selbst einschreiben (Es ist kein Einschreibeschlüssel notwendig):

https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=41127

• Über den VC werden Sie weitere Informationen zum Kurs (Ablauf, Aufbau, Starttermin usw.) erhalten. Ich bitte Sie um Verständnis, dass dies noch einige Tage dauern wird, bis Sie weitere Informationen erhalten werden. Die Veranstaltung beginnt voraussichtlich in der zweiten Vorlesungswoche, darüber werde ich Sie aber noch informieren.
• Ich bitte Sie den Termin des Seminars (Dienstag 10-14 Uhr) bei Ihrer Planung zu berücksichtigen, da sich die Situation im Laufe des Semesters wieder ändern kann und es möglich ist, dass wir dann in die normale Präsenzlehre wechseln.
• Bitte beachten Sie zudem, dass die Seminarbeschreibung im Univis aufgrund der aktuellen Lage nicht mehr aktuell ist, und einige Änderungen und Anpassungen der ursprünglich geplanten Veranstaltung vorgenommen werden müssen.

Falls Sie darüber hinaus Fragen haben, können Sie mich gerne per Mail kontaktieren.

Vielen Dank für Ihr Verständnis und bleiben Sie gesund!

Viele Grüße
Christoph Schlee

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 SeminarteilnehmerInnen 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 Erhebungsmethode des Leitfadeninterviews. Dabei führen die Studierenden die notwendigen Schritte eines Forschungsprozesses (z.B. Entwicklung der Fragestellung, Datenerhebung, Datenanalyse) selbst durch. Des Weiteren lernen die Studierenden unterschiedliche Analysemethoden qualitativer Sozialforschung kennen, wobei insbesondere der Fokus auf die qualitative Inhaltsanalyse gelegt wird und zur Anwendung kommt.

Statistik-Programmpaket (SPSS): Gruppe A

Dozent/in:

German Angele

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Bitte tragen Sie sich bis zum 17.04.2020 in den VC der Veranstaltung ein. Personen, die in den VC eingetragen sind, erhalten hierüber alle Informationen zur Lehrveranstaltung.

Statistik-Programmpaket (SPSS): Gruppe B

Dozent/in:

German Angele

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Bitte tragen Sie sich bis zum 17.04.2020 in den VC der Veranstaltung ein. Personen, die in den VC eingetragen sind, erhalten hierüber alle Informationen zur Lehrveranstaltung.