Vergangene Workshops

Sommersemester 2019

Methodologische Grundlagen der Sozialforschung

Referentin: Tamara Schwertel

Termin: Freitag, 19.07.2019 von 13 - 18 Uhr UND Donnerstag, 25.07.2019 von 10 - 16 Uhr sowie Freitag, 26.07.2019 von 10 - 16 Uhr

Zielgruppe:

Der Kurs ist besonders auf Studierende ausgerichtet, um sich methodologischen Grundlagen von Sozialforschung anzunähern und zu erlernen. Es werden keine Vorkenntnisse theoretischer oder methodischer Natur erwartet. Anhand empirischer Beispiele werden Studierende an das Feld herangeführt.

Kursüberblick:

Der dreitägige Workshop setzt sich intensiv mit den methodologischen Grundlagen der Sozialforschung auseinander. Hierbei werden die Teilnehmenden mit zentralen Epistemologien der Sozialforschung namentlich des Positivismus, des Konstruktivismus sowie des Poststrukturalismus vertraut gemacht. Dazu werden den Teilnehmenden zunächst die Grundzüge der drei Ansätze an dem ersten Kurstag vermittelt. Zudem wird diskutiert, was Epistemologien sind und wie diese in der Forschung zu verorten sind. Durch die begleitende Lektüre soll ein tiefergehendes Verständnis für diese Epistemologien entwickelt werden (dafür sollten die Teilnehmenden die Tage zwischen dem 19.07. und dem 25.07. nutzen). Hierzu haben die Teilnehmenden in Gruppenarbeiten die Gelegenheit, Vor- und Nachteile sowie Grenzen der einzelnen Schwerpunkte herauszuarbeiten. Im Plenum werden dann anhand von empirischen Beispielen die herausgearbeiteten Erkenntnispotentiale als auch Probleme praktisch nachvollzogen. Die abschließende Diskussion bietet den Teilnehmenden die Möglichkeit für Fragen.

Kursziele:

Im Workshop führt in die methodologischen Grundlagen von Sozialforschung ein, um ein tiefergehendes Verständnis für die Methoden zu gelangen, mit denen wir arbeiten.

Während des dreitägigen Kurses wird den Teilnehmenden durch das Arbeiten in Gruppen und im Plenum die Gelegenheit gegeben, sich mit den Epistemologien Positivismus, Konstruktivismus und Poststrukturalismus auseinanderzusetzen und sie in ihren Grenzen und Potentialen kennenzulernen und kritisch zu hinterfragen.

Kursinhalt:

- Einführung in den Begriff Epistemologie und seine Bedeutung für die Sozialforschung

- Vermittlung der Grundzüge des Positivismus, des Konstruktivismus, des Poststrukturalismus

- Erarbeitung der Potentiale, Grenzen und Kritiken

- Nachvollzug an empirischem Material

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen

Empfohlene Literatur:

Belsey, Catherine; Schröder, Jürgen (2013): Poststrukturalismus. Stuttgart: Reclam (Reclams Universal-Bibliothek Reclam-Sachbuch, 19070). Online verfügbar unter http://d-nb.info/102888964X/04. 

Berger, Peter L.; Luckmann, Thomas; Plessner, Helmuth (2018): Die gesellschaftliche Konstruktion der Wirklichkeit. Eine Theorie der Wissenssoziologie. 27. Auflage. Frankfurt am Main: Fischer Taschenbuch (Fischer, 6623). 

Loenhoff, Jens (2011): Die Objektivität des Sozialen. In: Bernhard Pörksen (Hg.): Schlüsselwerke des Konstruktivismus. 1. Aufl. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften / Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH Wiesbaden, S. 143–159. 

Mises, Richard von (1990): Kleines Lehrbuch des Positivismus. Einführung in die empiristische Wissenschaftsauffassung. 1. Aufl. Frankfurt am Main: Suhrkamp (Wiener Kreis-Schriften zum logischen Empirismus, 871). 

Ritsert, Jürgen (2003): Einführung in die Logik der Sozialwissenschaften. Studienausg. 2., überarb. Aufl. Münster Westfalen: Westfäl. Dampfboot. 

Stadler, Friedrich (2015): Der Wiener Kreis. Ursprung, Entwicklung und Wirkung des Logischen Empirismus im Kontext. 3. Auflage 2015. Cham: Springer International Publishing (Veröffentlichungen des Instituts Wiener Kreis, Bd. 20). Online verfügbar unter http://gbv.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=2097276. 

Watzlawick, Paul (2004): Wirklichkeitsanpassung oder angepassßte „Wirklichkeit“? Konstruktivismus und Psychotherapie. In: Heinz Gumin und Heinrich Meier: Einführung in den Konstruktivismus. 4. Auflage, München: Piper.


Social Media als Forschungsgegenstand. Möglichkeiten der Beforschung.

Referentin: Tamara Schwertel

Kurstermin: Freitag, 28.06.2019 von 13 - 18 Uhr UND Samstag, 29.06.2019 von 10 - 16 Uhr

Zielgruppe:

Der Kurs ist besonders auf Studierende ausgerichtet, die einen Einstieg in die Beforschung von Social Media als sozialwissenschaftlichen Gegenstand finden wollen. Es werden keine Vorkenntnisse theoretischer oder methodischer Natur erwartet. Anhand praktischer Beispiele werden Studierende an das Feld herangeführt.

Kursüberblick:

Der Workshop beschäftigt sich mit Social Media als sozialwissenschaftlichen Gegenstand, insbesondere mit den Möglichkeiten der Beforschung sozialwissenschaftlicher Verhaltensspuren im Internet anhand der Plattformen Facebook, Instagram und Twitter. Zunächst wird grundlegend in das Thema eingeführt und verschiedene Forschungsfelder vorgestellt, die sich mit der Analyse von Social Media befassen, um eine Grundlage für das eigene Forschen zu schaffen. In Hinblick auf das eigene Arbeiten im Feld werden zwei zentrale Werkzeuge der Erforschung behandelt: Erstens die virtuelle Beobachtung als Möglichkeit der Erforschung von Facebook und Twitter. Ergänzt wird diese Methode zweitens durch die Segmentanalyse als Methode der Bildinterpretation, die anhand empirischer Beispiele von Facebook und Instagram vertieft wird. Den Teilnehmenden soll es hierdurch ermöglicht werden, Plattformen wie Facebook, Instagram und Twitter als Untersuchungsgegenstand gezielt heranzuziehen und zu beforschen. Beide Schwerpunkte werden durchgehend praxisorientiert anhand von Beispielen erläutert, gemeinsam erprobt und in Gruppenarbeiten vertieft. Schließlich werden Forschungsstrategien und ethische Herausforderungen besprochen und diskutiert.

Kursziele:

Während des zweitägigen Kurses wird den Teilnehmenden durch das Arbeiten in Gruppen und im Plenum die Gelegenheit gegeben, die virtuelle Beobachtung sowie die Segmentanalyse praktisch zu erproben. Außerdem werden ethische Herausforderungen der Beforschung gemeinsam erarbeitet, um eigenständig Analysen unterschiedlicher Plattformen durchführen zu können.

Kursinhalt:

- Einführung in Social Media als sozialwissenschaftlicher Gegenstand

- Erlernen und Erproben der virtuelle Beobachtung als Methode Verhalten auf Online-Plattformen zu beforschen anhand von Beispielen aus Facebook und Twitter

- Erlernen und Erproben der Segmentanalyse als Methode der Bildinterpretation anhand von Beispielen aus Facebook und Instagram

- Ethische Implikationen in der Arbeit mit Social Media

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Teilnehmende benötigen ein mobiles Endgerät.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen


Einführung in Stata

Referent: Christian Schnautz

Termin: Freitag, 21.06.2019 14-18 Uhr, Samstag, 22.06. 14-18 Uhr, Freitag, 05.07. 14-18 Uhr und Samstag, 06.07.2019 14-18 Uhr

Inhalt:

Der Workshop bietet eine Einführung in die Auswertung quantitativer Daten unter Verwendung der Statistiksoftware "Stata". Nach Kennenlernen der Programmoberfläche werden die Arbeit mit do-files, Datenaufbereitung, grundlegende uni- und bivariate Analysen sowie die Erstellung von Grafiken anhand des ALLBUS-Datensatzes aus dem Jahr 2016 vorgestellt. Die Workshop-Teilnehmer werden durch kleinere begleitende Übungsaufgaben animiert, das Gelernte unmittelbar umzusetzen.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen.

Für eine zusätzliche Aufgabe (Take Home Exam) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.


Einführung in die statistische Datenanalyse mit SPSS

Referent: Ulrich Scholz

Termin: Freitag, 14.06, 13-18 Uhr und Samstag, 15.06.2019, 13-18 Uhr

Zielgruppe:

Der zweitägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit SPSS statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit SPSS suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit SPSS erwartet. Die für die sinnvolle Verwendung von SPSS jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden rekapituliert.

Kursüberblick:

SPSS ist eine in den Gesellschafts-, Erziehungs-  und Wirtschaftswissenschaften sowie in der Psychologie und Medizin sehr verbreitete, leistungsfähige und anwendungsfreundliche Software für statistische Fragestellungen. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in SPSS demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter Beachtung der Datengrundlage bzw. des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinter-pretationen zu vermeiden.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von SPSS und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit SPSS selbständig und kompetent durchzuführen.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich  für das Methoden-zertifikat anrechnen lassen können.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten und Verteilungen
  • Ein- und mehrstufige Mittelwertvergleiche
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Empfohlene Literatur:

Brosius, Felix: SPSS: Umfassendes Handbuch zu Statistik und Datenanalyse. Frechen: mitp, 8. Aufl., 2018.

Bühl, Achim: SPSS 23. München: Pearson Deutschland, 15., akt. Aufl., 2016.

Duller, Christine: Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS. Berlin: Springer Gabler, 3., überarb. Aufl., 2013.

Field, Andy: Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage Publications, 4th ed., 2013.

Janssen, Jürgen / Laatz, Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS. Berlin: Springer Gabler, 9., überab. u. erw. Aufl., 2017.

Kahnemann, Daniel: Schnelles Denken, langsames Denken. München: Penguin Verlag, 2017.


Einführung in die Statistik mit R

Referent: Ulrich Scholz

Termine: Freitag, 17.05, 14-18 Uhr, Samstag 18.05, 14-18 Uhr, Freitag, 24.05, 14-18 Uhr und Samstag, 25.05.2019, 14-18 Uhr.  

Zielgruppe:

Der viertägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit R statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit R suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit R erwartet und die jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden sorgfältig rekapituliert.

Kursüberblick:

R ist eine kostenfreie und sehr leistungsfähige Software für statistische Datenanalysen, die die Möglichkeiten kommerzieller Programmpakete wie SPSS oder Stata insbesondere bei grafischen Darstellungen übersteigt. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in R Schritt für Schritt und nachvollziehbar demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Definition von Vektoren, Faktoren und Data Frames

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten, Verteilungen, Streuungen
  • Ein- und mehrstufige Mittelwertvergleiche
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße
  • Vertrauensintervalle, Tests

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter besonderer Berücksichtigung der Fragestellung, der Datengrundlage und des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von R und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit R selbständig und kompetent durchzuführen.

Level: Anfänger/-innen

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich ausschließlich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Alexandrowicz, Rainer W.: R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Stuttgart: UTB GmbH – facultas, 2013.

Eid, Michael / Gollwitzer, Mario / Schmitt, Manfred: Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 5., korr. Aufl., 2017.

Field, Andy / Miles, Jeremy / Field, Zoe: Discovering Statistics Using R. London: Sage Publications Ltd., 2012.

Kahnemann, Daniel: Schnelles Denken, langsames Denken. München: Penguin Verlag, 2017.

Luhmann, Maike: R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 4., vollst. Überab. u. erw. Aufl., 2015.

Wollschläger, Daniel: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Spektrum, 4., überarb. u. erw. Aufl., 2017.

Zuckarelli, Joachim: Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R. Heidelberg: O'Reilly, 2017


Wintersemester 2018/19

SOEPCampus@Goethe-Uni

Referenten: Sandra Bohmann und Marco Giesselmann

Termine: 14. und/oder 15. und 16. Februar 2019

Das Sozio-Oekonomische Panel (SOEP) ist eine seit 1984 existierende, für Deutschland repräsentative Lang-zeitbefragung. Im Rahmen der Studie werden in ausgewählten Haushalten jährlich alle Personen zu Themen des täglichen Lebens befragt. Das SOEP ist eine der wichtigsten Ressourcen für quantitative sozialwissenschaftliche Forschung mit Bezug auf Deutschland.

Der Workshop bietet für Studierenden und Dozierende der Goethe-Universität eine fundierte und praxis-orientierte Einführung in das Arbeiten mit dem umfangreichen Datenangebot des SOEP mit Hilfe der Statistiksoftware STATA.


Regressionsanalyse mit Stata (logistische)

Referent: Christian Schautz

Termin:

Freitag, 01.02, 14-18 Uhr und Samstag, 02.02.2019, 14-18 Uhr

Inhalt:

Im Workshop wird eine Einführung in binäre, multinomiale und ordinale logistische Regressionsmodelle gegeben. Im Anschluss daran wird die Durchführung der Regressionen in Stata unter Verwendung des ALLBUS- Datensatzes aus dem Jahr 2016 eingeübt. Die Interpretation der Koeffizienten sowie die Modellierung von Interaktionseffekten und Berechnung geschätzter Werte sowie marginaler Effekte wird ausführlich besprochen. Der Workshop schließt mit der übersichtlichen Darstellung der Regressionsergebnisse in tabellarischer sowie grafischer Form ab.

Hinweis: Für einen Teilnahmenachweis müssen beide Kurstage besucht werden!


Regressionsanalyse mit Stata (lineare)

Referent: Christian Schnautz

Termin:

Freitag, 25.01. 14-18 Uhr und Sasmatg, 26.01.2019 14-18 Uhr

Inhalt:

Im Workshop wird eine Einführung in lineare Regressionsmodelle gegeben.
Im Anschluss daran wird die Durchführung von Regressionen in Stata unter Verwendung des ALLBUS-Datensatzes aus dem Jahr 2016 eingeübt.
Die Interpretation der Koeffizienten sowie die Modellierung von Interaktionseffekten und Berechnung geschätzter Werte wird ausführlich besprochen. Der Workshop schließt mit der übersichtlichen Darstellung der Regressionsergebnisse in tabellarischer sowie grafischer Form ab.

Hinweis: Für einen Teilnahmenachweis müssen beide Kurstage besucht werden!


Einführung in Stata

Referent: Christian Schnautz

Termin:

Freitag, 30.11. 14-18 Uhr, Samstag, 01.12. 14-18 Uhr, Freitag, 07.12. 14-18 Uhr und Samstag, 08.12.2018 14-18 Uhr.

Inhalt:

Der Workshop bietet eine Einführung in die Auswertung quantitativer Daten unter Verwendung der Statistiksoftware "Stata". Nach Kennenlernen der Programmoberfläche werden die Arbeit mit do-files, Datenaufbereitung, grundlegende uni- und bivariate Analysen sowie die Erstellung von Grafiken anhand des ALLBUS-Datensatzes aus dem Jahr 2016 vorgestellt. Die Workshop-Teilnehmer werden durch kleinere begleitende Übungsaufgaben animiert, das Gelernte unmittelbar umzusetzen.

Hinweis: Für einen Teilnahmenachweis müssen alle vier Kurstage besucht werden!


Einführung in die Statistik mit R

Referent: Ulrich Scholz

Kurstermin:  5. Oktober 2018, 13-18 Uhr, 6. Oktober 2018, 13-18 Uhr UND 12. Oktober 2018, 14-18 Uhr, 13. Oktober 2018, 13-18 Uhr.  

Hinweis: Für einen Teilnahmenachweis müssen alle vier Kurstage besucht werden!

Zielgruppe:

Der viertägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit R statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit R suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit R erwartet.

Kursüberblick:

R ist eine kostenfreie und sehr leistungsfähige Software für statistische Datenanalysen, die die Möglichkeiten kommerzieller Programmpakete wie SPSS oder Stata insbesondere bei grafischen Darstellungen übersteigt. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in R Schritt für Schritt und nachvollziehbar demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter besonderer Berücksichtigung der Fragestellung, der Datengrundlage und des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von R und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit R selbständig und kompetent durchzuführen .

Level: Anfänger/ -innen

Leistungsnachweis:

Für einen Leistungsnachweis erhalten Sie 3 Credit Points, die Sie sich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Alexandrowicz, Rainer W.: R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Stuttgart: UTB GmbH – facultas, 2013.

Eid, Michael / Gollwitzer, Mario / Schmitt, Manfred: Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 5., korr. Aufl., 2017.

Field, Andy / Miles, Jeremy / Field, Zoe: Discovering Statistics Using R. London: Sage Publications Ltd., 2012.

Luhmann, Maike: R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 4., vollst. Überab. u. erw. Aufl., 2015.

Wollschläger, Daniel: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Spektrum, 4., überarb. u. erw. Aufl., 2017.

Zuckarelli, Joachim: Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R. Heidelberg: O'Reilly, 2017.

Kurstermin:  5. Oktober 2018, 13-18 Uhr, 6. Oktober 2018, 13-18 Uhr UND 12. Oktober 2018, 14-18 Uhr, 13. Oktober 2018, 13-18 Uhr.


Sommersemester 2018

Fortgeschrittene statistische Datenanalyse mit R

Referent: Ulrich Scholz

Termin:   20. Juli 2018, 14-18 Uhr und 21. Juli 2018, 13-18 Uhr

Inhalt:

In dieser zweitägigen Veranstaltung wird eine weiterführende Einführung in die Statistiksoft­ware R gegeben. Grundlegende Kenntnisse der Statistik aus einem Kurs „Einführung in die Statistik“ sowie in der Anwendung von R werden bei den Teilnehmenden vorausgesetzt. Dennoch werden die jeweils zugrunde liegenden statistischen Konzepte rekapituliert. Der Kurs setzt den Einführungskurs zu R inhaltlich fort, kann jedoch bei entsprechenden Vorkenntnissen unabhängig von diesem besucht werden.

Einführend geht es um das Verständnis einer zweckmäßigen Wahl des Datenerhebungsdesigns im Hinblick auf die jeweilige Fragestellung und die damit verbundenen Weichenstellungen für die spätere Interpretation.

Dann wird auf Basis von Korrelationen die Erweiterung der bivariaten zur multivariaten Analyse mit R besprochen und eingeübt. Es schließt sich die – zunächst lineare – Regressionsanalyse an, mit der Ausprägungen von Eigenschaften mit Hilfe einer oder mehrerer Variablen, eventuell noch unter spezifizierten weiteren Bedingungen, vorausgesagt und unter Umständen sogar erklärt werden. Schließlich wird auf die Anwendungsvoraussetzungen eingegangen und die Ergebnisse werden sorgfältig interpretiert. Abschließend wird auf die große Bedeutung sich eventuell anschließender Subgruppenanalysen eingegangen.

In einem weiteren Teil des Kurses geht es um eine Einführung in die Inferenzstatistik mit R. Auf Basis von Beispielen wird aufgezeigt, wie von Stichprobenergebnissen auf Kennziffern, Unterschiede und Zusammenhänge in einer Grundgesamtheit im Rahmen von Fehler­wahrscheinlichkeiten geschlossen werden kann. Im Zentrum stehen dabei Hypothesentests sowie die Schätzung von Parametern in der Grundgesamtheit. Ziel dabei ist, die Ergebnisse und den entsprechenden R-Output sachgerecht zu interpretieren.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kennt-nisse zu festigen. Kursunterlagen werden gestellt.

Level: Fortgeschrittene

Leistungsnachweis:

Für einen Leistungsnachweis erhalten Sie 3 Credit Points, die Sie sich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Alexandrowicz, Rainer W.: R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Stuttgart: UTB GmbH – facultas, 2013.

Eid, Michael / Gollwitzer, Mario / Schmitt, Manfred: Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 5., korr. Aufl., 2017.

Field, Andy / Miles, Jeremy / Field, Zoe: Discovering Statistics Using R.London: Sage Publications Ltd., 2012.

Luhmann, Maike: R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 4., vollst. Überab. u. erw. Aufl., 2015.

Wollschläger, Daniel: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung.Berlin: Springer Spektrum, 4., überarb. u. erw. Aufl., 2017.

Zuckarelli, Joachim: Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R. Heidelberg: O'Reilly, 2017.


 

Einführung in die statistische Datenanalyse mit R

Referent: Ulrich Scholz

Kurstermin:   13. Juli 2018, 14-18 Uhr, UND 14. Juli 2018, 13-18 Uhr

Zielgruppe:

Der zweitägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit R statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit R suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit R erwartet.

Kursüberblick:

R ist eine kostenfreie und sehr leistungsfähige Software für statistische Datenanalysen, die die Möglichkeiten kommerzieller Programmpakete wie SPSS oder Stata übersteigt und mit Tausenden von ebenfalls kostenfreien Erweiterungen den individuellen Bedürfnissen angepasst werden kann. R kann zudem als Erweiterung von SPSS, Stata oder Excel eingesetzt werden. Alle statistische Fragestellungen, die in den Gesellschafts-, Erziehungs- und Wirtschaftsswissenschaften sowie in der Psychologie und Medizin aufkommen, können bearbeitet und die Ergebnisse tabellarisch und grafisch dargestellt werden. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in R demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Die für die sinnvolle Verwendung von R jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden rekapituliert. Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter Beachtung der Datengrundlage bzw. des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von R und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit R selbständig und kompetent durchzuführen .

Kursinhalt:

  • Dateneingabe und -import
  • Datenmodifikation:
  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung und Zusammenfassung von Informationen
  • Datenanalyse und -interpretation:
  • statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten und Verteilungen
  • Gruppenunterschiede in bestimmten Merkmalen
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße
  • Ergebnispräsentation:
  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Kursunterlagen werden gestellt.

Level: Anfänger

Leistungsnachweis:

Für einen Leistungsnachweis erhalten Sie 3 Credit Points, die Sie sich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Alexandrowicz, Rainer W.: R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Stuttgart: UTB GmbH – facultas, 2013.

Eid, Michael / Gollwitzer, Mario / Schmitt, Manfred: Statistik und Forschungsmethoden: Lehrbuch. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 5., korr. Aufl., 2017.

Luhmann, Maike: R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Mit Online-Material. Weinheim: Beltz, 4., vollst. Überab. u. erw. Aufl., 2015.

Zuckarelli, Joachim: Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R. Heidelberg: O'Reilly, 2017.

Hinweis:

Der Workshop „Fortgeschrittene statistische Analysen mit R“ am 20. und 21. Juli 2018  kann als Aufbaukurs belegt werden. Die Workshops sind aufeinander aufbauend konzipiert, können jedoch auch einzeln besucht werden.

Kurstermin:   13. Juli 2018, 14-18 Uhr, UND 14. Juli 2018, 13-18 Uhr


 

Fortgeschrittene statistische Datenanalyse mit SPSS

Referent: Ulrich Scholz

Zielgruppe:

In dieser zweitägigen Veranstaltung wird eine weiterführende Einführung in die Statistiksoft­ware SPSS gegeben. Grundlegende Kenntnisse der Statistik aus einem Kurs „Einführung in die Statistik“ sowie in der Anwendung von SPSS werden bei den Teilnehmenden vorausge­setzt. Der Kurs setzt den Einführungskurs zu SPSS inhaltlich fort, kann jedoch bei entspre­chenden Vorkenntnissen unabhängig von diesem besucht werden.

Kursüberblick:

Einführend geht es um das Verständnis einer zweckmäßige Wahl des Datenerhebungs­designs im Hinblick auf die jeweilige Fragestellung und die damit verbundenen Weichenstel­lungen für die spätere Interpretation.

Zunächst geht es um Korrelationen, die mit SPSS bequem tabellarisch und grafisch dargestellt werden können. Es schließt sich die – zunächst lineare – Regressionsanalyse an, bei der die konkrete Ausprägung einer Variablen mit Hilfe einer oder mehreren anderen Variablen, even­tuell noch unter spezifizierten weiteren Bedingungen, vorausgesagt und unter Umständen sogar erklärt wird. Ergänzend wird die wichtige Erweiterung der Regressionsanalyse mit Dum­myvariablen vorgestellt und eingeübt. Schließlich wird auf die Anwendungsvoraussetzungen eingegangen und die Ergebnisse werden sorgfältig interpretiert. Abschließend wird auf die große Bedeutung sich eventuell anschließender Subgruppenanalysen eingegangen.

In einem weiteren Teil des Kurses geht es um eine Einführung in die Inferenzstatistik mit SPSS. Auf Basis von Beispielen wird aufgezeigt, wie von Stichprobenergebnissen auf Kenn­ziffern, Unterschiede und Zusammenhänge in einer Grundgesamtheit im Rahmen von Fehler­wahrscheinlichkeiten geschlossen werden kann. Im Zentrum stehen dabei Hypothesentests sowie die Schätzung von Parametern in der Grundgesamtheit. Ziel dabei ist, die Ergebnisse und den entsprechenden SPSS-Output sachgerecht zu interpretieren.

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Credit Points:

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Empfohlene Literatur:

Field, Andy: Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage Publications, 4th ed., 2013.

Schendera, Christian F. G.: Regressionsanalyse mit SPSS. München: De Gruyter Oldenburg, 2., korr. u. akt. Aufl., 2014.

Stoetzer, Mathias W.: Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschaft- und Sozialfor­schung, Band 1. Berlin, Heidelberg: Springer, 2017.

Kurstermin für die Fortgeschrittene statistische Datenanalyse mit SPSS:

(Der Workshop verteilt sich auf zwei Tage)

Freitag, 29.06. von 14-18 Uhr und Samstag, 30.06.2018 von 13-18 Uh


Regressionsanalyse mit Stata (logistische)

Referent: Christian Schnautz

Kursüberblick:

In dieser eintägigen Veranstaltung wird zunächst eine Einführung in binäre, multinomiale und ordinale logistische Regressionsmodelle gegeben. Im Anschluss daran wird die Durchführung dieser Verfahren in Stata unter Verwendung eines Querschnittdatensatzes eingeübt. Neben verschiedenen Formen der Ergebnis-interpretation (Logits, Odds Ratios, geschätzte Wahrscheinlichkeiten, marginale Effekte) wird die Ergebnisdarstellung in Tabellen oder Grafiken thematisiert.

Kursziele:

Nach dem Kurs werden die Teilnehmer/-innen in der Lage sein, eigene Fragestellungen unter Verwendung logistischer Regressionsmodelle mit dem Statistikpaket Stata zu bearbeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und in aufbereiteter bzw. anschaulicher Form darzustellen.

Während des eintägigen Kurses werden die Teilnehmer durch regelmäßige Übungen dazu angehalten, die erworbenen Kenntnisse anzuwenden.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat ertragen lassen.

Kurstermin:

Samstag, 26.05.2018 von 10 - 18 Uhr


Einführung in die statistische Datenanalyse mit SPSS

Referent: Ulrich Scholz

Zielgruppe:

Der zweitägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit SPSS statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit SPSS suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit SPSS erwartet. Die für die sinnvolle Verwendung von SPSS jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden rekapituliert.

Kursüberblick:

SPSS ist eine in den Gesellschafts- und Wirtschaftswissenschaften sowie in der Psychologie und Medizin sehr verbreitete, leistungsfähige und anwendungsfreundliche Software für statistische Fragestellungen. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in SPSS demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter Beachtung der Datengrundlage bzw. des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von SPSS und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit SPSS selbständig und kompetent durchzuführen.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Für einen Leistungsnachweis (Klausur) erhalten Sie 3 Credit Points, welche Sie sich für das Methodenzertifikat anrechnen lassen können.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten und Verteilungen
  • Gruppenunterschiede in bestimmten Merkmalen
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Empfohlene Literatur:

Bühl, Achim: SPSS 23. München: Pearson Deutschland, 15., akt. Aufl., 2016.

Duller, Christine: Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS. Berlin: Springer Gabler, 3., überarb. Aufl., 2013.

Field, Andy: Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. London: Sage Publications, 4th ed., 2013.

Janssen, Jürgen / Laatz, Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS. Berlin: Springer Gabler, 9., überab. u. erw. Aufl., 2017.

Kurstermine für die Einführung in die Statistik mit SPSS:

(Der Workshop verteilt sich auf zwei Tage)

Freitag, 27.04. von 14-18 Uhr und Samstag, 28.04.2018 von 13-18 Uhr

Freitag, 04.05. von 14-18 Uhr und Samstag, 05.05.2018 von 13-18 Uhr

Freitag, 18.05. von 14-18 Uhr und Samstag, 19.05.2018 von 13-18 Uhr


Regressionsanalyse (linear)

Referent: Christian Schnautz

Kursüberblick:

In dieser eintägigen Veranstaltung wird zunächst eine Einführung in lineare Regressionsmodelle gegeben. Im Anschluss daran wird die Durchführung linearer Regressionen in Stata unter Verwendung eines Querschnittdatensatzes eingeübt. Neben verschiedenen Formen der Ergebnis-interpretation wird deren übersichtliche Darstellung in Tabellen oder Grafiken thematisiert. Schlussendlich werden die Annahmen, die den Modellen zugrunde liegen, auf mögliche Verletzungen untersucht und deren Folgen sowie Strategien zur Lösung dieser Probleme besprochen.

Kursziele:

Nach dem Kurs werden die Teilnehmer/-innen in der Lage sein, eigene Fragestellungen unter Verwendung der linearen Regressionsanalyse mit dem Statistikpaket Stata zu bearbeiten, die Ergebnisse zu interpretieren, aufbereitet darzustellen und die Annahmen des linearen Regressionsmodells zu überprüfen.

Während des eintägigen Kurses werden die Teilnehmer durch regelmäßige Übungen dazu angehalten, die erworbenen Kenntnisse anzuwenden.

Credit Points:

Beachten Sie bitte, dass Sie für die Teilnahme an diesem Workshop keine Credit Points erhalten. Sie können sich jedoch eine Teilnahmebestätigung ausstellen lassen und den Workshop (ohne Credit Points) auf dem Methodenzertifikat eintragen lassen.

Kurstermin:

Samstag, 05.05.2018 von 10 - 18 Uhr


Wintersemester 2017/2018

Einführung in die Statistik mit SPSS

Referent: Ulrich Scholz

Zielgruppe:

Der eintägige Kurs ist fachübergreifend konzipiert und richtet sich an alle, die wissen wollen, wie mit SPSS statistische Auswertungen erstellt und zuverlässig interpretiert werden können. Der Kurs ist besonders auf Studierende und Bedienstete ausgerichtet, die einen Einstieg in die statistische Datenanalyse mit SPSS suchen oder auf diese Software umsteigen wollen. Es werden keine Vorkenntnisse mit SPSS erwartet. Die für die sinnvolle Verwendung von SPSS jeweils vorausgesetzten statistischen Konzepte werden rekapituliert.

Kursüberblick:

SPSS ist eine in den Gesellschafts- und Wirtschaftswissenschaften sowie in der Psychologie und Medizin sehr verbreitete, leistungsfähige und anwendungsfreundliche Software für statistische Fragestellungen. Es werden grundlegende Methoden des Datenmanagements vorgestellt und ihre Umsetzung in SPSS demonstriert. Durchgehend praxisorientiert, auf typische Auswertungen bezogen und erläutert an vielen Beispielen wird in die Verwendung dieses Programms grundlegend eingeführt.

Auf die Interpretation der Ergebnisse wird unter Beachtung der Datengrundlage bzw. des Datenerhebungsdesigns besonders geachtet, um sonst leicht mögliche statistische Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Kursziele:

Nach diesem Kurs kennen Sie das Grundkonzept von SPSS und sind in der Lage, alle Schritte von der Dateneingabe oder dem Datenimport über erste Auswertungsanalysen bis hin zur Präsentation der Ergebnisse mit SPSS selbständig und kompetent durchzuführen.

Kursinhalt:

- Datenauswahl, Dateneingabe und -import

- Datenmodifikation:

  • Berechnung und Definition neuer Variablen
  • Auswahl interessierender Fälle oder Teilgruppen
  • Umcodierung von Informationen

- Datenanalyse und -interpretation:

  • Statistische Grundbegriffe
  • Häufigkeiten und Verteilungen
  • Gruppenunterschiede in bestimmten Merkmalen
  • Kreuztabellen, Prozentuierungen, Zusammenhangsmaße

 - Ergebnispräsentation:

  • Tabellarische und grafische Darstellungsmöglichkeiten
  • Zusammenfassung von Fällen

Während des Kurses ist genügend Zeit für selbständige Übungen, um die erworbenen Kenntnisse zu festigen.

Kursunterlagen werden gestellt.

Kurstermine:

Freitag, den 08.12.2017

Freitag, den 12.01.2018

Freitag, den 26.01.2018

Freitag, den 16.02.2018

jeweils von 10 bis 17 Uhr


Qualitative Inhaltsanalyse

Referent: Thorsten Pehl

Termin: 11.12.2017 von 10:00 bis 16:30 Uhr

Der Workshop gibt einen Überblick über die grundlegenden methodischen Schritte einer qualitativen Inhaltsanalyse. Inspiriert von Schreiers Ansatz eines „Methodenkoffers“ werden die nötigen methodischen Entscheidungen in den verschiedenen Bearbeitungsschritten thematisiert. An konkreten Interviews (werden gestellt) werden die Arbeitsschritte einer qualitativen Inhaltsanalyse exemplarisch diskutiert: Transkription, Segmentierung, Strategien zur Kategorienbildung, Optionen zur Anpassung und Evaluation des Kategoriensystems und Wege zur Ergebnisdarstellung. Zudem erhalten die Teilnehmenden einen Überblick über die Möglichkeiten der Unterstützung durch QDA Software am Beispiel von f4analyse.

ZIEL

Überblick über methodische Grundbegriffe und Konzepte der qualitativen Inhaltsanalyse - von Kuckartz, Mayring, Gläser/Laudel bis Schreier - erhalten und Nutzen für eigene Forschungsvorhaben bewerten.

INHALT 

  • Einordnung der Inhaltsanalyse im Spektrum qualitativer Methoden
  • Überblick über Grundbegriffe und Verfahren
  • Übung der Analyseschritte an Beispielen
  • Diskussion methodischer Entscheidungen und Implikationen
  • Strategien zur Kategorienbildung „am Material“
  • Einsatz von QDA-Software am Beispiel von f4analyse

Der Workshop richtet sich an Studierende, Promovierende und Projektmitarbeiter/innen sowie an alle, die sich für die Auswertung und Darstellung qualitativer Daten interessieren. Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.


Reflexive Grounded Theory

Referent: Prof. i.R. Dr. Franz Breuer – Universität Münster, Institut für Psychologie

Termin: 10.11.2017 von 09:30 bis 17:30 Uhr

Die Grounded Theory (GTM) ist eine qualitativ-sozialwissenschaftliche Methodologie, die dazu geeignet ist, auf der Basis sozial-/alltagsweltlicher Erfahrungsdaten (Feldteilnahme, Interviewgespräche u.a.) kategorial-begriffliche Abstraktionen und gegenstandsbezogene Theorien („mittlerer Reichweite“) zu entwickeln. Der Forschungsstil wurde von den beiden Soziologen Anselm Strauss und Barney Glaser in den 1960er Jahren in den USA entwickelt. Er ist durch die Idee des kreativen Erfindens und Entwickelns theoretischer Konzeptualisierungen gekennzeichnet. Zu diesem Zweck wird eine flexible Systematik methodischer „Faustregeln“ vorgeschlagen, die ein solches Zustandebringen ermöglichen. Ein Knackpunkt der Methodologie ist die häufig naive Umgangsweise mit dem Vorwissen des/der Forschenden: Es wird eine apriorische Theoriefreiheit („Offenheit“) postuliert. Die selbst-/reflexive Umdeutung der GTM thematisiert die Bedeutung der Person des/der Forschenden, seiner/ihrer „Präkonzepte“ und Feldinteraktionen. Die reflexive Fokussierung und Nutzung der subjektseitigen Voraussetzungen erweitert das methodische Spektrum von Möglichkeiten für das kreative Hervorbringen einer neuen Theorie.

Im Workshop werden die epistemologischen Hintergründe der Methodologie und die Schritte im Forschungsprozess herausgestellt. Grundlegende Verfahren aus dem „Werkzeugkoffer“ der Grounded Theory werden vorgestellt und exemplarisch demonstriert. Es wird auf die Indikation der Methodologie für Forschungsfragen sowie auf Probleme der Lehr- und Lernbarkeit des Forschungsstils im akademischen Kontext eingegangen.


September 2017

Soep

SOEPcampus@Goethe-Universität

Was ist das SOEP?

Das Sozio-Oekonomische Panel (SOEP) ist eine seit 1984 existierende, für Deutschland repräsentative Langzeitbefragung. Im Rahmen der Studie werden in ausgewählten Haushalte jährlich alle Personen zu Themen des täglichen Lebens befragt. Dazu zählen unter anderem die allgemeine Zufriedenheit, Haushaltszusammensetzung, Freizeitgestaltung, Bildungsstatus und -aspirationen, Einkommens- und Erwerbsbiographie, Wohnsituation, Gesundheitszustand, politische Einstellungen, und vieles mehr. Durch die Panelstruktur, die Repräsentativität der Daten, sowie die Breite der Themen ist das SOEP eine der wichtigsten Ressourcen für quantitative sozialwissenschaftliche Forschung mit Bezug auf Deutschland.

Informationen zum Workshop

Der eineinhalbtägige Workshop bietet eine fundierte und praxisorientierte Einführung in das Arbeiten mit dem umfangreichen Datenangebot des SOEP. Aufbau, Datenstruktur, Ziehungsdesign und Gewichtungsstrategie des SOEP sowie sich daraus ergebende Analysepotentiale werden vorgestellt. In diversen „Hands-on Sessions“ können die Teilnehmer den Datensatz sowie die vom SOEP zur Verfügung gestellte Datenmanagementinfrastruktur in praktischen Übungen kennenlernen. In den Übungen wird der Prozess vom Auffinden interessierender Variablen bis zur Erstellung eines Forschungsdatensatzes und der Durchführung erster Analysen nachempfunden. Für den praktischen Teil sind Grundkenntnisse im Umgang mit der Statistiksoftware STATA sowie grundlegender statistischer Analysemethoden erforderlich.

Während des gesamten Workshops stehen SOEP Mitarbeiter selbstverständlich auch für individuelle Fragen zur Verfügung.

Anmeldungen bis zum 16. August 2017!


Montag, 18. September 2017

14:00-16:00: Einführung in das SOEP I  
  • allgemeine Einführung Paneldaten
  • Themen des SOEP
  • Erhebungsinstrumente und -methoden
  • Datenstruktur des SOEP Teil I

16:30-18:30: Hands-On Session I  
  • Serviceleistungen des SOEP/ Paneldata.org
  • Arbeiten mit dem SOEP Datenmanagementsystem Paneldata.org
  • Arbeiten mit PPFAD

19:00: gemeinsamen Abendessen mit Raum für individuelle Fragen  

Dienstag, 19. September  2017

9:30-10:30: Einführung in das SOEP II  
  • Datenstruktur des SOEP Teil II

10:30-12:00: Hands-On Session II  
  • Generieren eines Querschnittsdatensatzes
  • Zusammenführen von Informationen versch. Personen

12:00-13:30: Mittagspause    
13:30-14:30: Einführung in das SOEP III  
  • Ziehungsdesign und Gewichtung im SOEP

15:00-16:30    Hands-On Session III  
  • Erstellen eines Längsschnittdatensatzes
  • Gewichtung

16:30-17:00: SOEP Datenzugang, Q&A, Abschlussmoderation  
  • Datenzugang
  • Raum für individuelle Fragen

Weitere Informationen:

Informationsposter

Ausschreibungstext und Programm