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230070 UE Specific Multivariate Methods of Analysis in the Social Sciences (2020W)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Fr 04.09.2020 13:00 to Mo 21.09.2020 13:00
- Registration is open from Fr 25.09.2020 13:00 to Mo 28.09.2020 13:00
- Deregistration possible until Tu 20.10.2020 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Saturday 07.11. 09:30 - 15:30 Digital
- Saturday 28.11. 09:30 - 15:30 Digital
- Saturday 12.12. 09:30 - 15:30 Digital
- Saturday 16.01. 09:30 - 15:30 Digital
- Saturday 30.01. 09:30 - 15:30 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den Teilnehmer*innen anwendungsorientiert solide Kenntnisse grundlegender Analyseverfahren (lineare & logistische Regressionsanalyse mit Interaktionstermen, Mediationsanalyse, Mehrebenenanalyse) zu vermitteln. Neben den statistischen Grundlagen steht dabei die Praxis im Vordergrund. Die TeilnehmerInnen sollen in die Lage versetzt werden, Analyseergebnisse zu interpretieren (kritische Diskussion von bestehenden Forschungsarbeiten), eine konkrete Fragestellung bzw. Hypothesen zu formulieren und diese anhand eines aktuellen Datensatzes und unter Einsatz des passenden Analyseverfahrens zu testen. Die in der Lehrveranstaltung (Online) präsentierten Analysebeispiele sowie die im Rahmen einer Vielzahl von Übungsbeispielen zu bearbeitenden Fragestellungen basieren auf einem Datensatz (aktuelle Umfragedaten), der den Teilnehmer*innen zu Beginn des Semesters zur Verfügung gestellt wird. Die Daten werden mittels des Softwarepakets STATA analysiert/interpretiert (optional mit R, das lizenzfrei installiert werden kann). Eine Einführung in das Statistikprogramm STATA ist Teil der Lehrveranstaltung (es werden jedoch auch die notwendigen Unterlagen für die Analyse mit R bereitgestellt). Je nach Lernfortschritt und Interessen der TeilnehmerInnen wird auch die Visualisierung von Daten bzw. von Forschungsergebnissen thematisiert.
Assessment and permitted materials
Im Laufe des Semesters gibt es eine Reihe praktischer Übungsaufgaben (Einzelarbeiten), in denen es darum geht, die in der Lehrveranstaltung vermittelten Kenntnisse auf eine konkrete Forschungsfrage anzuwenden (z.B. richtige Interpretation einer Regressionstabelle, Anwendung eines passenden multivariaten Verfahrens zum Test einer spezifischen Hypothese). Alle TeilnehmerInnen arbeiten mit dem gleichen Datensatz, der zu Beginn des Semesters auf Moodle zur Verfügung gestellt wird.Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
Minimum requirements and assessment criteria
Für die Beurteilung werden vier Übungsaufgaben (Einzelarbeiten, jeweils 25%), die in einem definierten Zeitraum zu bearbeiten sind, herangezogen.
Examination topics
Prüfungsstoff sind alle in der Lehrveranstaltung erarbeiteten multivariaten Analyseverfahren, insbesondere deren praktischen Anwendung mit der Statistiksoftware STATA (oder optional mit R) sowie die inhaltliche Interpretation von Analyseergebnissen.
Reading list
Kohler, U., & Kreuter, F. (2016). Datenanalyse mit Stata: allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.Weiterführende Literatur wird zu Semesterbeginn auf Moodle bereitgestellt.
Association in the course directory
in 905: Ausschließlich für das Pflichtmodul MA M Methoden
Last modified: Fr 12.05.2023 00:20