Der erste Teil der auf zwei Semester angelegten Vorlesung befasst sich mit den folgenden Themen:

- Zugänge und grundlegende Begriffe der Statistik

- tabellarische und graphische Darstellung uni- und bivariater Verteilungen

- Lage-, Streuungs- und Konzentrationsmaße - Zusammenhangsmaße

- lineare Einfachregression

Ziel der Veranstaltung ist es, sowohl die theoretischen Hintergründe der Statistik in der empirischen Sozialforschung zu vermitteln als auch anhand konkreter Beispiele die Anwendungsmög-lichkeiten, Interpretationsspielräume und mögliche Fehlinterpretationen aufzuzeigen.

Für eine erfolgreiche Teilnahme ist eine aktive Mitarbeit sowohl in der Lehrveranstaltung als auch den Tutorien dringend empfohlen – auch wenn dies nicht in allen Studienordnungen verpflichtend vorgesehen ist. Die Veranstaltung wird mit einer Klausur abgeschlossen.

Die Termine der Tutorien werden in der ersten Sitzung bekannt gegeben, in der auch die Verteilung auf die Tutorien stattfinden wird. Weitere Informationen finden sich auf der Seminarhomepage im Learnweb.

Kurs im HIS-LSF

Structure: 1. Introduction 2. Mathematical Preliminaries 3. Variables and Data 4. Univariate Data 5. Indices 6. Multivariate Data 7. Concentration and Disparity Measures

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Diese Veranstaltung führt in die wichtigsten Begriffe und Themen der Testtheorie und Testkonstruktion ein. Dabei werden neben den Methoden der Itemanalysen (deskriptive Statistiken, Trennschärfen, explorative Faktorenanalysen), die Klassische Testtheorie und Item-Response-Modelle (Probabilistische Testtheorie) behandelt.

In der Vorlesung werden einige mathematische Grundlagenkenntnisse genutzt, die in den Vorlesungen Statistik I und II vermittelt wurden (z.B. Berechnung und Interpretation von Mittelwerten, Varianzen, Korrelationen, Konfidenzintervallen). Nebenfachstudierende, die diese Vorlesungen nicht besucht haben, müssen die benötigten Inhalte selbstständig aufarbeiten

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Soziologische Fragestellungen lassen sich nur selten monokausal erklären, so dass es unverzichtbar ist, zumindest die Grundlagen multivariater Analyseverfahren zu beherrschen. Dafür werden in dem Kurs zu-nächst kurz die theoretischen und mathematischen Hintergründe der Verfahren erklärt, um dann anhand von SPSS und aktuellen Beispielen aus Fachaufsätzen die Verfahren anzuwenden, zu interpretieren und zu hinterfragen. Abhängig von dem Vorwissen der Kursteilnehmer/innen werden daher exemplarisch multivariate Verfahren (z.B. Regressions-, Cluster- oder Faktorenanalyse) detailliert behandelt. Grundkenntnisse in SPSS oder ei-nem vergleichbaren Statistikprogramm sind für den Kurs hilfreich, aber keine Voraussetzung. Der Kurs wird mit einer Klausur abgeschlossen.

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Eine Anmeldung in HISLSF dient der Organisation der Vorlesung und sollte nach Möglichkeit vorgenommen werden. Die Teilnahme an der Veranstaltung sowie die Verbuchung Ihrer Leistungen in QISPOS ist jedoch auch ohne vorherige Anmeldung via HISLSF möglich.

Diese Veranstaltung ist ein Element des Moduls Forschungsmethoden und wird als Vorlesung mit (freiwillig zu besuchendem) Tutorium durchgeführt. Gegenstand sind die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und inferenzstatistische Schätz- und Testverfahren. Aufbauend auf eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung (Wahrscheinlichkeitsbegriff, diskrete und stetige Zufallsvariablen und ihre Verteilungen) werden die Ideen der statistischen Schätztheorie und der Testtheorie vorgestellt. Das (theoretische) Verständnis der Verfahren und die Interpretation der Ergebnisse stehen im Mittelpunkt der Veranstaltung.

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Ob es die ansprechende und ausdrucksstarke Präsentation von Zahlen ist, die Prognose von Entwicklung auf Basis erhobener Daten oder die Ermittlung des Marketingerfolges – nicht nur, aber gerade auch im Umfeld von Start-Ups sind grundlegende Kenntnisse ökonometrischer und statistischer Verfahren eine wesentliche Voraussetzung für eine erfolgreiche unternehmerische Tätigkeit.

In der Veranstaltung werden auf leicht zugängliche Art und Weise die notwendigen Grundlagen vermittelt, um Daten einerseits zielorientiert visualisieren zu können und andererseits notwendige Methoden und Verfahren problemorientiert einsetzen zu können, um so Zusammenhänge zu erkennen und auszudrücken. Dabei liegt der Schwerpunkt nicht in der Mathematik, sondern in der praktischen Anwendbarkeit und Interpretation der Ergebnisse der eingesetzten Methoden.

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Der Kurs hat das Ziel zu lernen, wie quantitative empirische Studien ausgewertet und deren Ergebnisse in einem Projektbericht dargestellt werden. Darüber hinaus soll auch die Fähigkeit vermittelt werden, publizierte empirische Studien kritisch lesen und verstehen zu können. Dazu wird zunächst vorgestellt, wie standardisierte Erhebungen in Datensätze überführt werden. Dann geht es um die Darstellung kategorialer einzelner Variablen in Prozentwerten, Häufigkeitstabellen sowie metrischer Variablen in Mittelwerten und anderen Verteilungsmaßen. Es folgen Überlegungen zur Schätz- und Testtheorie. Am Ende wird es darum gehen, Vergleiche zwischen Teilgruppen und einfache Zusammenhänge zu analysieren. Zusätzlich wird gezeigt, wie die jeweiligen Resultate visualisiert und in einem Projektbericht aufbereitet werden.

In der Vorlesung wird die (mathematische) Grundlogik anhand einfacher Beispiele vorgeführt und ‚per Hand‘ ausgerechnet. Zusätzlich wird erklärt, wie die Angaben über R-Studio errechnet und mittels Markdown in einem Projektbericht dargestellt werden. Das Tutorium ergänzt diese Grundlagen durch das Üben von Rechnen mit Papier und Taschenrechner sowie dem Statistikprogramm R-Studio samt Markdown. Dazu stellen Tutor*innen praktische Aufgaben, die entweder per Hand gerechnet oder am PC oder eigenem Laptop gelöst werden. Das Tutorium dient nicht als Wiederholung des Vorlesungsstoffs, sondern ist ein eigenständiger Kurs, um selbst einfache Rechnungen sowie dem Umgang Statistikprogramm R-Studio zu üben. Alle Aufgaben werden abschließend in einem Projektbericht dokumentiert.

Studienleistung: Erstellung eines individuellen Projektberichts
Prüfungsleistung: Abschlussklausur in der Vorlesung

Zielgruppe des Kurses sind Studierende im zweiten BA-Semester; interessierte ExamenskandidatInnen können an der Vorlesung als GasthörerInnen teilnehmen.

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Auf 16 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich.

Die Veranstaltung bietet eine theoretisch fundierte aber dennoch praxisnahe Einführung in die Konstruktionsprinzipien psychometrischer Instrumente. Die Studierenden lernen die Grundlagen der klassischen Testtheorie kennen. Auf diesen Erkenntnissen aufbauend werden wir gemeinsam ein psychometrisches Instrument konstruieren. Mit diesem werden die Studierenden eigene Daten erheben, mit denen das Instrument anschließend auf seine wissenschaftliche Güte hin überprüft wird.

Voraussetzung für den erfolgreichen Besuch der Veran-staltung sind forschungsmethodische und statistische Kenntnisse, wie sie an der WWU im Bachelor der Erzie-hungswissenschaft vermittelt werden (VLn Forschungsmethoden, Statistik I und II). Das Seminar ist als erster Teil einer zweiteiligen Veranstaltung zur Vorbereitung auf eine quantitativ-empirische Masterarbeit konzipiert. Teil zwei findet im kommenden Semester statt und wird verschiedene Auswertungsstrategien für die erhobenen Daten sowie die Verschriftlichung einer empirischen Arbeit thematisieren. Insgesamt bereitet das Seminar auf die Bearbeitung einer empirischen, erziehungswissenschaftlichen Masterarbeit vor.

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Das Münster-Barometer kann entweder als Seminar (diese Veranstaltung) oder als Praktikum bei Nina Wild belegt werden. Als Seminar steht beim Münster-Barometer der Praxisbezug im Fokus, indem die bisher im Studium erlangten theoretischen Kenntnisse der empirischen Sozialforschung in einem konkreten sozialwissenschaftlichen Projekt angewandt und hinterfragt werden. Die Teilnehmer/innen sind dabei aktiv bei der Durchführung eines konkreten Drittmittelprojekts eingebunden, das mittels einer Bevölkerungsbefragung die Meinung in Münster zu aktuellen gesellschaftlichen und politischen Themen wie Wohnungsnot, Flüchtlingspolitik oder gesellschaftliches Engagement erhebt, sich aber auch mit wissenschaftlichen Fragestellungen wie z.B. Sozialraummodelle oder Non-Response auseinandersetzt. Im Laufe des Seminars werden verschiedene Techniken der empirischen Sozialforschung in der Praxis eingesetzt: Fragebogenentwicklung, Programmierung einer Dateneingabemaske bzw. eines Online-Fragebogens, Durchführung von Interviews, Datenerfassung, Auswertung mit SPSS und die Aufbereitung der Ergebnisse mittels Grafikprogramme. Vorkenntnisse (vor allem im statistischen Bereich) sind nicht unbedingt erforderlich, es ist aber sinnvoll, zuvor die grundlegenden Statistik- und Methodenkurse besucht zu haben. Das Münster-Barometer ist als Blockseminar konzipiert und findet wochentags im Zeitraum zwischen dem 23. August und dem 17. September 2021 statt. Da im Rahmen der Befragung für die Bundestagswahl eine Prognose erstellt werden soll, kann sich der Termin noch leicht verschieben – in dieser Planung wird von einem Wahltermin am 26. September 2021 ausgegangen. Weitere Informationen und ein detaillierter Verlaufsplan finden sich unter http://barometer.uni-muenster.de. Anmeldung nur direkt bei Marko Heyse – in der Sprechstunde oder per Email: barometer@uni-muenster.de

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Auf 16 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich!

In dieser Veranstaltung wird in die Arbeit mit der Statistik-Software SPSS praxisnah eingeführt. Dabei stehen Fragen des Datenmanagements und der deskriptiven Auswertung im Mittelpunkt. Ziel der Veranstaltung ist der Erwerb praktischer Fähigkeiten, so dass die Studierenden in der Lage sind, Daten, wie sie beispielsweise bei Fragebogenstudien anfallen, angemessen deskriptiv zu analysieren. Grundlegende Kenntnisse der deskriptiven Statistik, wie sie in Statistik I vermittelt werden, sind erforderlich. Kenntnisse, wie sie in der Veranstaltung Statistik II sind von Vorteil.

Da es sich um einen Onlinekurs (Zoom) handelt, können die Termine bei Bedarf mit den Studierenden noch verhandelt werden

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