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Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Bereich Soziologie >>
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Lehrstuhl für Soziologie, insbes. Methoden der empirischen Sozialforschung
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Fortgeschrittene Verfahren der Mehrebenenanalyse und des internationalen Vergleichs: Multilevel analysis using comparative micro data -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Michael Gebel, Chen-Hao Hsu
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS
- Termine:
- Mo, 8:00 - 12:00, RZ/00.07
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
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: https://univis.uni-bamberg.de/form?dsc=anew/lecture_view&lvs=sowi/sozwiss/metho/einfhr_4&anonymous=1&ref=tlecture&sem=2021s&tdir=sowi/sozwiss/haupts/method
Registration:
Please register in the VC of the event until 08.04.2021. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course.
Type of instruction:
Live online teaching via Zoom (Mo, 8h-12h) is planned. There will be no video recording. Changes are possible depending on the guidelines of the university.
Language of instruction:
English.
Module-related examination:
Portfolio (time: 3 months); can be either written in English or German
- Inhalt:
- 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).
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Fortgeschrittene Verfahren der Querschnittsanalyse: Advanced Regression Analysis using Stata -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Paul Löwe, Peter Valet
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS
- Termine:
- Do, 12:00 - 16:00, RZ/00.07
- 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:
Please register in the VC of the event until 08.04.2021. Only the persons who are registered in the VC will receive all information about the course. Link VC
Type of instrutuction
Combination of video screencasts and live sessions via MS Teams
Language of instruction:
English
Module exam:
Portfolio in English or German (time: 3 months).
- Inhalt:
- Course content:
We will shortly repeat the foundations of bivariate and multiple linear regression analysis and, then, focus on advanced topics of multiple regression analysis. The course is structured around four key topics of cross-sectional data analysis using parametric regression techniques: (1) multiple linear regression, (2) binary logistic regression, (3) ordinal logistic regression, and (4) multinomial logistic regression.
In lab sessions, participants will learn how to implement regression analyses using the statistics package Stata. The lab sessions and the seminar theses will draw on sociological questions and data of the German Social Survey (ALLBUS).
Learning targets:
The aim of this course is to empower participants:
-to critically discuss basic concepts and assumptions of multiple linear and logistic regression analyses,
-to choose the appropriate regression models following the ideas of modern causal analysis,
-to carry out regression analyses (multiple linear, binary logistic, ordinal logistic, and multinomial logistic) using the statistics package Stata,
-to interpret and present the results of regression analyses in tables and graphs.
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Methoden der qualitativen Sozialforschung (MA): Das Leitfadeninterview - Ein Praxisseminar -
- Dozent/in:
- Christoph Schlee
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS, ECTS: 12, Nicht in Modulgruppe MASOZ B Methoden der empirischen Sozialforschung einbringbar.
- Termine:
- Di, 10:00 - 14:00, Online-Meeting
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Stand: 19.02.2021
Zentral für die Organisation dieses Kurses wird der Virtuelle Campus (VC) sein. Ab dem 08.03.2021 bis einschließlich 08.04.2021 können Sie sich über folgenden Link für den Kurs auf dem VC selbst einschreiben (Es ist kein Einschreibeschlüssel notwendig):
https://vc.uni-bamberg.de/course/view.php?id=45722
Über den VC werden Sie alle Informationen zum Kurs (Ablauf, Aufbau, Starttermin usw.) erhalten.
Bitte berücksichtigen bei Ihrer Planung den Termin des Seminars (Dienstag 10-14 Uhr), da der Kurs sowohl synchrone als auch asynchrone Elemente der Online Lehre enthält. Nach aktuellem Stand findet der Kurs ausschließlich online statt.
- 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 mit Themen wie Arbeitslosigkeit oder Befristung bei jungen Erwachsenen oder mit einem anderen aktuellen Thema. Das genaue Thema wird in der ersten Sitzung bekannt gegeben oder gemeinsam von den Studierenden entwickelt. 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.
Prüfungsleistung: Portfolio
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Datenanalyse am PC (Gruppe A) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Daniel Zeddel, Svenja Schneider
- Angaben:
- Übung, 2 SWS
- Termine:
- Do, 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) 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.
Unterrichtsform:
Aufgenommene Videos und Live-Sitzungen
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.
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Datenanalyse am PC (Gruppe B) -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Simon Christoph, Svenja Schneider
- Angaben:
- Übung, 2 SWS
- Termine:
- Do, 16:00 - 18:00, RZ/00.06
- 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) 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.
Unterrichtsform:
Aufgenommene Videos und Live-Sitzungen
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.
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Plenum -
- Dozent/in:
- Paul Löwe
- Angaben:
- Forschungspraktikum, 6 SWS
- Termine:
- Mi, 14:00 - 18:00, Online-Webinar
- 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) angeben.
Link für Microsoft Teams für die erste Sitzung am 14.April, um 14:15 Uhr: Link zu Teams
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.
Unterrichtsform:
Aufgenommene Videos und Live-Sitzungen
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.
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe A) -
- Dozent/in:
- Simon Christoph
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Di, 12:00 - 16:00, RZ/00.06
- 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) 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.
Unterrichtsform:
Ausschließlich Live-Sitzungen
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.
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe B) -
- Dozent/in:
- Paul Löwe
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Mi, 8:00 - 12:00, 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) 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.
Unterrichtsform:
Ausschließlich Live-Sitzungen
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.
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Soziologisches Forschungspraktikum Teil II: Datenanalyse: Seminar (Gruppe C) -
- Dozent/in:
- Daniel Zeddel
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS
- Termine:
- Fr, 12:00 - 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 2021 notwendig. Die Präferenzumfragen sind im VC Kurs zu finden: Link zum VC .
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Seminare (A, B, C) angeben.
- Jede/r Studierende muss seine/ihre Präferenzordnung für den Besuch der Kurse in Datenanalyse am PC (A, B) 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.
Unterrichtsform:
Ausschließlich Live-Sitzungen
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.
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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