230070 UE Specific Multivariate Methods of Analysis in the Social Sciences (2017W)

Die soziale Realität ist komplex. Diese Komplexität der Phänomene und ihrer Zusammenhänge ist sowohl bei der Erhebung und Messung, als auch bei der Analyse quantitativer Daten so weit wie (praktisch) möglich zu berücksichtigen. Soziale Phänomene haben meist nicht eine einzelne Ursache und speziell für die Analyse von Daten aus nicht-experimentellen Untersuchungen ist der Einsatz multivariater Verfahren unerlässlich.

In multiplen Regressionsanalysen werden die Effekte der einzelnen Merkmale gemeinsam, und kontrolliert für den Einfluss der anderen Variablen im Modell, geschätzt und getestet. Die Wahl des Regressionsverfahrens ist dabei vom Skalenniveau und der Verteilung des zu erklärenden Merkmals abhängig. Multivariate Verfahren können auch eingesetzt werden um Zusammenhänge zwischen Variablen und Objekten zu entdecken: mittels explorativer Faktorenanalyse kann eine Menge von korrelierenden Variablen auf eine kleinere Anzahl von Faktoren verdichtet werden, was z.B. bei der Messung komplexer Phänomene mittels mehrerer Indikatoren von Nutzen ist. Mittels Clusteranalyse wiederum ist es möglich Objekte (z.B. Befragten) nach ihrer Ähnlichkeit bei einer Reihe von Merkmalen (z.B. Einstellungsdimensionen) zu Gruppen zusammenzufassen.

Durch die Anwendung von Statistiksoftware ist es sehr einfach zu Ergebnissen zu kommen - allerdings: um gültige Ergebnisse zu erhalten und diese auch korrekt interpretieren und berichten zu können, benötigen die AnwenderInnen fundiertes Wissen über die Idee, die Einsatzmöglichkeiten, die Voraussetzungen und die Rechen- und Funktionsweise der Verfahren, sowie über die Interpretierbarkeit und Interpretation der Ergebnisse, die möglichen Aussagen (und die Aussagereichweite), und jene Teile der Analyse und der Ergebnisse, die zu berichten sind, damit die KollegInnen der "scientific community" die Qualität der Untersuchung einschätzen können.

Der Schwerpunkt der LV liegt auf der linearen Regressionsanalyse sowie der explorativen Faktorenanalyse, deren Grundlagen und deren praktischer Anwendung. Darüber hinaus wird eine Auswahl multivariater Analyseverfahren (z.B. logistische Regression, Clusteranalyse) kurz besprochen.

Datengrundlage ist der European Social Survey (ESS). Die praktische Arbeit erfolgt mit der Statistiksoftware Stata. Um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen wird mittels Stata Syntax gearbeitet. Auch Stata-Neulinge sind willkommen, eine Einführung in Stata ist der Inhalt des ersten Teils der LV.

Ziel der LV ist es, die TeilnehmerInnen in die Lage zu versetzen zu einer Fragestellung das jeweils passende multivariate Verfahren auszuwählen. Sie sollen lineare Regressionsmodelle sowie explorative Faktorenanalyse selbständig, sicher, korrekt und nachvollziehbar anwenden (mittels Stata und Syntax Programmierung), und die Ergebnisse inhaltlich und formal korrekt sowie hinreichend genau berichten können. Die TeilnehmerInnen sollen nach der LV auch in der Lage sein, die Anwendung der vorgestellten Verfahren in der Fachliteratur zu beurteilen und fehlerhafte Analysen oder Interpretationen fundiert und konstruktiv zu kritisieren.