Viele gute Forschungsideen aber nicht das richtige Handwerkszeug zum Beantworten?
Lust empirisch zu arbeiten aber keine Ahnung wie?
Genug mit abstrakten Konzepten von Statistik – ich will anwenden?
In dem Kurs „‘R‘ you ready? Datenanalysen für Sozialwissenschaftler*innen“ erlernen Studierende die Fähigkeiten zur quantitativen Untersuchung von Forschungsfragen. Sozialwissenschaften ermöglichen
die Analyse vielfältiger Daten: Umfragedaten, amtliche Statistiken, Textdaten sowie Big Data. Mit Hilfe der Software R erhalten die Studierenden einen Einblick in die Generierung, Aufbereitung sowie
Analyse verschiedener Datenstrukturen und üben die eigene Anwendung. Ziel ist es, dass die Studierenden am Ende des Semesters in der Lage sind mit bestehenden Daten zu arbeiten: Datensätze
aufzubereiten, Datensätze zu erkunden, Datensätze zu analysieren und statistische Ergebnisse optisch anspruchsvoll aufzubereiten. Das Seminar hat bewusst keinen thematisch-inhaltlichen Schwerpunkt,
da hier genug Raum und Zeit zum Erlernen und Anwenden von R geschaffen werden soll. Dennoch bleiben das Seminar und die Übungsaufgaben nicht abstrakt, sondern beschäftigen sich mit konkreten
sozialwissenschaftlichen Problemstellungen. Anhand bereits behandelter Inhalte im Studium sowie publizierter Artikel werden die Programmierfähigkeiten erlernt und angewandt.
Voraussetzung:
Der Kurs richtet sich ausdrücklich an alle interessierten Studierende. Vorkenntnisse in R sind nicht erforderlich. Gewisse Grundkenntnisse (Statistik I & II) sind von Vorteil aber nicht zwingend
notwendig. Ein hohes Maß an Interesse und Bereitschaft sich mit skriptbasierter Software auseinander zu setzen ist allerdings unabdinglich.
Das Seminar findet 14tägig statt, die Sitzungen umfassen jeweils eine Dauer von 2 Stunden
(120Minuten). In den Wochen zwischen den Sitzungen sollen die gewonnen Erkenntnisse mit Hilfe von
Übungsaufgaben angewendet und vertieft werden.
Erster Termin: 07.04.2020 16Uhr (s.t.)
Leistungspunkte:
Zum Erwerb der Studienleistung müssen regelmäßige Übungsaufgaben absolviert werden. Die Prüfungsleistung besteht aus einer Hausarbeit, welche entweder als Replikation (Überprüfung) einer
wissenschaftlichen Studie oder aber als Erweiterung einer bereits konzeptualisierten Hausarbeit geschrieben werden kann.
- Lehrende/r: Phillip Hocks