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 ausei-nandersetzt. Im Laufe des Seminars werden verschiedene Techniken der empirischen Sozialforschung in der Praxis ein-gesetzt: 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 un-bedingt 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 22. Februar und dem 19. März 2021 statt. 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

Kurs im HIS-LSF

Dieses Seminar zielt darauf ab, den Studierenden das Potenzial quantitativer Datenerhebungs- und Datenauswertungsverfahren für die Beantwortung politikwissenschaftlicher Fragestellungen zu vermitteln. Inhaltlich geht es dabei um die Messung, Erklärung und Wirkungsweise von Euroskeptizismus, d.h. von politischen Einstellungen oder Programmen, die sich gegen die Idee der europäischen Integration richten oder grundlegende Elemente der Europäischen Union ablehnen.

Das Seminar findet in doppelter Form an zwei Terminen statt (Kurs 1 und Kurs 2). Sofern beide Kurse sehr unterschiedlich nachgefragt werden, werden zu Beginn des Semesters Maßnahmen zur gleichmäßigeren Verteilung der Studierenden ergriffen.

Im ersten Teil des Seminars wenden wir uns den einzelnen Aspekten der Messung von Euroskeptizismus zu. Auf Grundlage wissenschaftlicher Forschungsliteratur werden unterschiedliche Ansätze zur empirischen Erfassung von individuellen Einstellungen zur europäischen Integration sowie von Elitenpositionen gegenüber der EU diskutiert.

Im zweiten Teil werden die Studierenden in Kleingruppen eingeteilt. Jede Gruppe erhält eine wissenschaftliche Fragestellung, zu der sie ein Forschungsdesign entwerfen und kritisch reflektieren soll. Die Gruppen erhalten Zeit, um an diesen Forschungsdesigns zu arbeiten und dieses dann auch schriftlich auszuarbeiten (ca. 6.000 Wörter). Nach dieser eigenständigen Gruppenarbeitsphase werden die Forschungsdesigns in zwei Sitzungen präsentiert und diskutiert. Dabei werden die Designs jeder Gruppe jeweils von einer anderen Gruppe vorgestellt und kommentiert. Nach diesen Präsentationen haben die Gruppen noch einmal Zeit, ihre Designs zu überarbeiten. Sie müssen schließlich schriftlich eingereicht werden und bilden dann die benotete Teilprüfungsleistung des Seminars für die Modulabschlussprüfung.

Voraussetzungen für die erfolgreiche Teilnahme an diesem Seminar sind die aktive Beteiligung an den Sitzungen, die Mitarbeit an einer der Forschungsdesign-Teams sowie die Präsentation und Kommentierung eines Forschungsdesigns einer anderen Gruppe. Die benotete Prüfungsleitung besteht in einer Modulabschlussprüfung, die in den jeweiligen Seminaren einzeln erbracht wird. Die Teilprüfungsleistung dieses Seminars bildet das schriftlich ausgearbeitete Forschungsdesign der Gruppen im Umfang von ca. 6.000 Wörtern.

Einführende Literatur

Diaz-Bone, Rainer, 2012: Statistik für Soziologen. 2. Auflage. Stuttgart: Universitätsverlag Konstanz/UTB.

Marks, Gary/Marco R. Steenbergen (Hrsg.), 2004: European Integration and Political Conflict. Cambridge: Cambridge University Press.

Kurs im HIS-LSF

Die Anmeldung erfolgt ausschließlich per E-Mail an Sara Terveer

Kurs im HIS-LSF

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 komplett online statt. Synchrone Veranstaltungen (über Zoom) wechseln sich mit asynchronen Selbstlernphasen ab.

Erster Termin: 03.11.2020 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.

Kurs im HIS-LSF

Die Vorlesung behandelt neuere statistische Verfahren zur Analyse komplexer psychologische Daten. Behandelt wird zunächst das lineare Modell inkl. einfache und multiple Regression, kategoriale Regression (z.B. Varianzanalysen), Kovarianzanalyse und regularisierende Regressionen. Danach lernen wir verallgemeinerte lineare Modelle wie die logistische Regression und die Poisson Regression kennen. Schließlich werden wir uns mit gemischten linearen Modellen (auch Multilevel-Modelle) zur Analyse hierarchischer Daten beschäftigen. Die praktische Umsetzung der Verfahren wird in den Seminaren zur Vorlesung mit der Statistik-Software R eingeübt. Darüber hinaus werden regelmäßig Übungsaufgaben verteilt. Die Lösung dieser Übungsaufgaben sowie die Beantwortung von Fragen zur Vorlesung sind Gegenstand wöchentlich stattfindender Tutorien.

Kurs im HIS-LSF

Seminarinhalt:

• amtliche, topographische Kartographie: Kartengrundlagen, Kartenprojektionen, Karteninterpretation
• offene (Geo-)Daten: Geoportale, Statistikportale
• Datenrecherche, -erfassung/-erhebung: u.a. kritisches Kartieren
• thematische Kartographie: Analyse thematischer Karten, kartographische/graphische Regeln zur Erzeugung thematischer Karten
• Kritische Kartographie
• QGIS

Ziel des Seminars:

1. Kritische Auseinandersetzung mit kartographischen Produkten
2. Die Teilnehmenden lernen Grundlagenbeschaffung zur eigenständigen Anfertigung thematischer Karten kennen. Dazu werden unterschiedliche offene (Geo-)Datenquellen kritisch bewertet und genutzt. Die Datenerhebungsmethode des Kartierens wird erprobt sowie die kartographische Umsetzung geübt.
   Hinweis: Der Fokus des Seminars liegt nicht auf QGIS. QGIS wird nur als ein Werkzeug zur Umsetzung thematischer Karten genutzt. Basisfunktionen dieses GIS werden erarbeitet. Die Übungsarbeiten sind so konzipiert, dass diese auch von Teilnehmenden ohne GIS-Vorkenntnisse bearbeitet werden können.

Da die Inhalte der Veranstaltung aufeinander aufbauen und in Hausaufgaben und gemeinschaftlichen Übungen eingeübt werden, besteht eine Anwesenheitspflicht von 80 % der Sitzungen.

Kurs im HIS-LSF

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

Der Kurs besteht aus aufgezeichneten Vorlesungen, die wöchentlich hochgeladen werden (insgesamt 12 Vorlesungen). Es gibt eine weitere Vorlesung, die ebenfalls jede Woche von einem der Lehrassistenten im Lernweb veröffentlicht werden soll. Die Kursteilnehmer sollen in vier Gruppen eingeteilt werden. Jeder Gruppe stehen pro Woche zwei Tutoriumssitzungen über Zoom zur Verfügung. Außerdem biete ich jede Woche mittels Zoom eine Sprechstunde an, für die ich allerdings um vormalige Anmeldung bitte.

In der öffentlichen Diskussion und in der Medienberichterstattung über medizinische, naturwissenschaftliche und gerade auch gesellschaftswissenschaftliche Forschung wird oft von signifikanten Ergebnissen gesprochen, die anhand von repräsentativen Stichproben gewonnen wurden und deren Werte Schätzfehler aufweisen. Meistens weiß jedoch keiner so ganz genau, was damit gemeint ist – und damit bleibt auch die Aussagekraft der Berichterstattung sowie der wissenschaftlichen Erkenntnis für viele im Dunkeln.

Die Vorlesung Statistik II will da – vermittelt über politikwissenschaftlich relevante und interessante Beispiele – Licht ins Dunkel bringen. In der Vorlesung werden Sie nicht nur über weiterführende statistische Methoden der deduktiven und explorativen Datenanalyse – multivariate OLS-Regression, logistische Regressionsmodelle, Faktoren- und Clusteranalysen – aufgeklärt, sondern bekommen auch Antworten auf die folgenden Fragen (der schließenden Statistik):

Gibt es eine repräsentative Stichprobe?

Was bedeutet eigentlich ‚statistisch signifikant‘?

Was sind eigentlich diese Schätzfehler?

Und warum brauche ich all das, um quantitative Forschung verstehen, hinterfragen und selbst durchführen zu können?

Parallel zur Vorlesung muss ein begleitendes Tutorium besucht werden, in welchem nicht nur die Inhalte der Vorlesung – sofern notwendig – wiederholt, sondern die VL-Teilnehmenden zudem in der weiterführenden Datenerstellung und -analyse mit SPSS unterrichtet werden. Da die Konzeption von Vorlesung und Tutorien auf den Inhalten aus Statistik I basiert, empfehle ich als Voraussetzung für den gewinnbringenden Besuch der Statistik II-Vorlesung dringend den erfolgreichen Abschluss von Statistik I.

Prüfungs-/Teilnahmeleistungen und einführende Literatur

Erforderliche Leistungen

Regelmäßige Teilnahme

Bestehen der Abschlussklausur

Erbringen der zu Beginn der VL definierten Studienleistungen

Literaturempfehlungen

Diaz-Bone, Rainer: Statistik für Soziologen. 2. Auflage. Konstanz: UKV 2013.

Johnson, Janet / Reynolds, H.T.: Political Science Research Methods. Washington: CQ Press, 2009.

Behnke, Jochen/Baur, Nina/Behnke, Natalie: Empirische Methoden der Politikwissenschaft. Paderborn: UTB 2006.

Field, Andy P.: Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Los Angeles et al.: Sage 2013.

Pollock, Philip H.: An SPSS companion to political analysis. Washington: CQ Press 2012.

Die Klausur findet voraussichtlich am 01.02.2021 statt.

Kurs im HIS-LSF

Die Veranstaltung gliedert sich in drei thematische Blöcke. Im ersten Teil werden Methoden zur Beschreibung psychologischer Daten mittels geeigneter deskriptiver Statistiken vorgestellt. Im zweiten Teil werden Grundlagen aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung vermittelt. Im dritten Teil werden daraus die Grundprinzipien statistischer Hypothesentests abgeleitet und es wird eine Reihe von spezifischen Verfahren zur Prüfung von Hypothesen über Regelhaftigkeiten in Daten vorgestellt. Am Ende jeder Vorlesung werden Übungsaufgaben zur Verfügung gestellt, deren Lösungen im vorlesungsbegleitenden Tutorium besprochen werden.

Kurs im HIS-LSF

Seit Anfang Dezember ist der Zugang über den Kursschlüssel nicht mehr möglich. Schreiben Sie den Dozenten an, um noch eingeschrieben zu werden. Geben Sie dabei folgende Informationen an:

Name
Vorname
Matrikelnummer
ZIV-Kennung
Studiengang
Fachsemester

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.

Kurs im HIS-LSF

Kurs im HIS-LSF

Diese Veranstaltung wird als digitale Lehrveranstaltung angeboten.

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.

Kurs im HIS-LSF