Einführung in Stata (Blockseminar)

Dozentinnen/Dozenten:

Svenja Schneider, Simon Christoph, Daniel Zeddel

Angaben:

Tutorien, 2 SWS

Termine:

Blockveranstaltung 12.4.2021-30.4.2021 Di, 14:00 - 18:00, RZ/00.05

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Wenn Sie das Angebot des Blockseminars wahrnehmen möchten, dann melden Sie sich bitte zu dem Seminar über den VC an. (Die Selbsteinschreibung ist nicht mehr möglich. Sollten Sie sich noch für das Seminar anmelden wollen, melden Sie sich bitte per Mail bei den Dozenten)

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.

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.

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.