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

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.