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Diese Veranstaltung ist ein Element des Moduls Forschungsmethoden und wird als Vorlesung mit (freiwillig zu besuchendem) Tutorium durchgeführt. Ziel ist die Fähigkeit zur Beschreibung von Daten durch deskriptive statistische Kennwerte (Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsmaße) und Analyseverfahren (Kontingenz- und Korrelationsanalyse, einfache Regressionsanalyse). Das (theoretische) Verständnis der Verfahren und die Interpretation der Ergebnisse stehen neben der praktischen, problemorientierten Datenanalyse im Mittelpunkt.
- Lehrende/r: Lena Katharina Afflerbach
- Lehrende/r: Lars Behrmann
- Lehrende/r: Sina Schürer
- Lehrende/r: Stefanie van Ophuysen
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.
- Lehrende/r: Lena Katharina Afflerbach
- Lehrende/r: Lars Behrmann
- Lehrende/r: Sina Schürer
- Lehrende/r: Evgenia Steinepreis
- Lehrende/r: Stefanie van Ophuysen
Deutschland ist ein Theaterland. Mit rund 20.000 Einrichtungen (de.statistika.com) verfügen wir über die dichteste Theaterszene weltweit. Theater blicken häufig auf eine lange Tradition zurück und sind als höfische, kirchliche sowie in der Mehrheit als „Musentempel“ des Bürgertums während der Hochphase der Industrialisierung entstanden. Doch inzwischen gelten die einst stolzen Häuser als ziemlich verstaubt. Die Besucherzahlen schrumpfen und die Aufführungen - so die Meinung vieler - treffen nicht mehr den Nerv der Zeit.
Gleichzeitig sind Theater die teuersten Kultureinrichtungen. Hat eine Kommune ein Theater, so entfallen fast zwei Drittel der öffentlichen Ausgaben für Kultur auf das Theater. Gleichwohl stehen die Theater meist im Windschatten der öffentlichen sowie der politischen Aufmerksamkeit. Dies könnte sich in nächster Zeit erheblich ändern. Denn – wie Beispiele aus anderen Ländern, wie etwa Polen oder auch Italien zeigen – sind Theater für bestimmte politische Kräfte durchaus interessant. Eingriffe in die Kunst- und Kulturfreiheit und konkrete Vorgaben für die Spielplangestaltung sind an der Tagesordnung. Ist das auch die Zukunft des Theaters hierzulande?
Das Seminar hat das Ziel, die facettenreiche Institution Theater näher und aus verschiedenen Perspektiven in den Blick zu nehmen, und zwar betrachten wir Theater:
- als Institution mit langer Tradition,
- als Organisation mit vielen Funktionen, Gewerken und Arbeitsverhältnissen,
- als Gegenstand von Kulturpolitik im System der Mehrebenen-Governance,
- als Möglichkeit der Einflussnahme und Spielfeld identitärer Politiken.
Kurz: Wir betrachten im Seminar das Theater aus politik-, verwaltungs- und betriebswirtschaftlicher Sicht. Es geht um die Einbindung der Theater in die Mehr-Ebenen Governance der Kulturpolitik; es geht um die innerbetriebliche Governance sowie um die Arbeitsverhältnisse, Beschäftigungsstrukturen sowie Karrieremöglichkeiten am Theater; und nicht zuletzt geht es die sich verändernde Bedeutung des Theaters im Rahmen neo-konservativer und populistischer Politiken.
Für eine erfolgreiche Belegung des Kurses (Studienleistung) sind erforderlich:
- regelmäßige Teilnahme,
- Impulsreferat in einer Sitzung auf Literaturbasis,
- Erarbeitung einer Power-Point Präsentation zu einem Thema des Seminars, gern auch als Gruppenarbeit.
Literatur:
- Schmidt, Thomas (2019): Macht und Struktur am Theater, Wiesbaden: Springer VS
- Zimmer, Annette (2019): Kultur als Politik, https://www.krisengefuege.theaterwissenschaft.uni-muenchen.de/working-papers/wp-3_2019/index.html
- Lehrende/r: Jonas Georg Marggraf
- Lehrende/r: Annette Zimmer
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.
Hinweis zur Durchführung:
Die Veranstaltung findet als Online-Seminar ("Webinar") statt.
- Lehrende/r: Marc Stallony
- Lehrende/r: Volkert Paulsen
Kurszielsetzung: studiengerechter Umgang mit Fachtexten
Kursschwerpunkte: Verstehen und kritische Analyse von kürzeren Fachtexten verschiedener Textarten; Einübung von Lesestilen und -strategien. Üben fachsprachlicher mündlicher Kommunikationsformen. Dieser Kurs richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Betriebs- und Volkswirtschaftslehre, aber auch an Interessierte anderer Studiengänge. Anhand der Lektüre kürzerer Fachtexte üben wir verschiedene Lesestile und -strategien ein. Wir erarbeiten typischen Wortschatz und komplexere grammatische Phänomene, die uns in wirtschaftswissenschaftlichen Texten begegnen. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die „Lektüre“ von Schaubildern, d.h. die Erarbeitung von Redemitteln zur Präsentation und Interpretation von Diagrammen, Statistiken und Schaubildern.
- Lehrende/r: Eva Maria Dammers
Im Laufe eines durchschnittlichen Tages strömen unzählige Reize und Informationen auf uns ein. Die meisten Eindrücke und Informationen sind flüchtig und für nur kurze Zeit wahrnehmbar. Dank unseres Arbeitsgedächtnisses können wir jedoch auch Informationen, die physisch nicht mehr vorhanden sind, kurzzeitig mental aufrechterhalten und verarbeiten. Ohne diese Fähigkeit wären Denk-, Entscheidungs- und Problemlöseprozesse gar nicht möglich. Dank unseres Arbeitsgedächtnisses können wir beispielsweise erst verstehen, was wir gerade lesen, oder wir können die Bedeutung dessen erfassen, was uns in einem Gespräch zuletzt mitgeteilt wurde.
In diesem Seminar werden wir Konzepte, Theorien und Modelle zum Arbeitsgedächtnis kennenlernen, sowie dessen Beziehung zu anderen kognitiven Prozessen (Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Langzeitgedächtnis, etc.). Im Kern werden wir uns u. a. mit folgenden Fragen beschäftigen: Welche Theorien zum Arbeitsgedächtnis gibt es? Welche Rolle spielt die zentrale Exekutive und welche Aufgaben hat sie? Wie hängt das Arbeitsgedächtnis mit Intelligenz zusammen? Kann man das Arbeitsgedächtnis trainieren? Was ist die Kapazitätsgrenze und kann man diese umgehen? Wie verändert sich das Arbeitsgedächtnis während der Kindesentwicklung sowie im hohen Alter? Welche Rolle spielt es in bestimmten klinischen Krankheitsbildern?
- Lehrende/r: Svea Schröder
Anmeldung
Der Kurs ist auf eine maximale Teilnehmeranzahl von 30 Personen begrenzt. Sollten mehr als 30 Personen an dem Kurs teilnehmen wollen, werden die Kursverantwortlichen eine Auswahl vornehmen. Für eine Berücksichtigung hierbei müssen ein aktueller Lebenslauf, ein kurzes Motivationsschreiben sowie ein aktueller Notenauszug bis spätestens zum 08. November an Michael Gerke (m.gerke@uni-muenster.de) gesendet werden. Studierende, die noch keine Masterprüfung absolviert haben, sind dazu angehalten, ihr Bachelorzeugnis einzureichen. Alle Studierenden, für die der Kurs verpflichtend ist, werden bevorzugt.
Inhalte und Lernziele
Dieses Modul behandelt Aspekte zur Entwicklung und Gestaltung wertschöpfender Beziehungen zwischen Kunden und Unternehmen. Dabei werden konzeptionelle und methodische Grundlagen des Customer Relationship Management (CRM/Kundenmanagement) und des Direktmarketing (DiMa) vorgestellt. Des Weiteren werden ausgewählte aktuelle Themen, Konzepte und Instrumente vertiefend behandelt und in Gruppenarbeit eine Fallstudie bearbeitet sowie vor dem Kurs und einem Expertengremium vorgestellt. Die Teilnehmer erhalten einen umfassender Überblick über die Planung, das Management, die Implementierung und das Controlling von Kundenbeziehungen und Direktmarketingaktivitäten. Darüber hinaus erwerben die Teilnehmer Wissen, Erfahrung und Impulse in den drei Schlüsselkompetenzen für erfolgreiches CRM und DiMa: Fachkompetenz, Statistikkompetenz und IT/Data-Kompetenz. Das Modul besteht aus drei Lehr- und Lernformaten (Vorträge; Speed Research; Fallstudie) und verfolgt einen interaktiven Ansatz.
Folgende Themen werden unter anderem im Rahmen des Kurses behandelt:
- Einführung, Überblick, Grundlagen und Methoden des CRM und des DiMa
- Konzepte und Instrumente des CRM und im DiMa (Customer Experience Management, Journey Mapping, Lift, RFM, CLV, Kampagnensteuerung, Personas, Segmentierung, CHAID etc.)
- Zusammenspiel von Kundenmanagement und Direktmarketing
- Rahmen, Management und Controlling im CRM und DiMa
Ziel des Kurses ist es, Studierenden ein tiefgreifendes und fortschrittliches Verständnis von Kundenbeziehungsmanagement und Direktmarketing zu vermitteln. Dabei werden Chancen und Herausforderungen in datengetriebenen Unternehmen fokussiert.
Erworbene Kompetenzen
Fachliche Kompetenzen:
- Studenten sind in der Lage Kunden anhand verschiedener Methoden zu bewerten (Customer Lifetime Value (CLV), Recency, Frequency, Monetary Value (RFM))
- Studenten sind in der Lage Direktmarketing-Kampagnen zu planen und durchzuführen.
- Studenten erlernen den Umgang mit in Unternehmen verfügbaren Daten (rechtlich, methodisch, strategisch).
Soft Skills und Schlüsselqualifikationen:
- Kooperation und Zusammenarbeit: ein Teil der Aufgaben besteht aus Gruppenarbeit.
- Präsentationstechniken: die Aufgaben müssen vor dem Kurs präsentiert werden.
- Kommunikationsfähigkeit: schnelles erfassen, verarbeiten und aufarbeiten von Inhalten sowie das ad hoc vortragen und diskutieren derselben im Rahmen des Speed Research Days.
Registration
The course is limited to a maximum of 30 participants. If more than 30 people want to attend the course, the course leaders will make a selection. Interested students have to send a current CV, a short letter of motivation and a transcript of records to Michael Gerke (m.gerke@uni-muenster.de) by November 8th at the latest. In case students have not performed any examinations during their master studies so far, they are invited to send their bachelor transcript. Students for whom the course is mandatory will be preferred.
Content and learning objectives
The module covers aspects for developing and designing value-adding relationships between customers and companies. Thereby, conceptual and methodical basics of customer relationship management (CRM/Customer Management) and direct marketing (DiMa) are presented. During the course students deal with current topics, concepts, and instruments of customer management and work on those in detail in a group assignment, which they present in front of the class and an expert panel. The participants receive a comprehensive overview of the planning, management, implementation, and controlling of customer relationship and direct marketing activities. In addition, the participants acquire knowledge, experience, and impulses in the three key competencies for successful CRM and DiMa: Expertise, statistics competence, and IT/data competence. The module consists of three teaching and learning formats (lectures, speed research, case study) and follows an interactive approach.
The following topics are, among others, covered in the course:
- Introduction, overview, basics, and methods of CRM and DiMa
- Concepts and tools of CRM and DiMa (customer experience management, journey mapping, lift, RFM, CLV, campaign control, personas, segmentation, CHAID etc.)
- Interaction of customer management and direct marketing
- Scope, management and controlling in CRM and DiMa
The aim of the course is to give students a profound and progressive understanding of customer relationship management and direct marketing. Thereby, it focuses on opportunities and challenges in data-driven companies.
Acquired skills
Professional skills:
- Students are able to evaluate customers using a variety of methods (customer lifetime value (CLV), recency, frequency, monetary value (RFM)).
- Students are able to plan and conduct direct marketing campaigns.
- Students learn how to handle data available in companies (legal, methodical, strategic).
Soft skills and key qualifications:
- Cooperation and collaboration: Some of the tasks consist of group work.
- Presentation techniques: the tasks must be presented in front of the course.
- Communication skills: fast capturing, processing, and preparing of content as well as the ad hoc presentation and discussion of it within the scope of the Speed Research Day.
- Lehrende/r: Michael Gerke
- Lehrende/r: Manfred Krafft
- Lehrende/r: Christina Okoutsidou
Anmeldungen zur Vorlesung bitte unter https://www.uni-muenster.de/ZIV/Lehre/Vorlesungen/Angebot/einfuehrungindiecomputerumsetzungstatistischermethoden.php
Falls diese Veranstaltung im Rahmen der Allgemeinen Studien belegt wird, muss ggf. zusätzlich eine Prüfungsanmeldung unter QISPOS erfolgen, wenn Leistungspunkte erworben werden sollen.
- Lehrende/r: Arne Scheffer
Inhaltliche Schwerpunkte:
* Erste Schritte in R-Studio
- Datentypen, Objekte & Funktionen
- Daten einlesen
- Pakete
* Datenmanagement
* Deskriptive Statistik
- Lagemasse, Streumasse, Tabellen & Grafiken
* Wahrscheinlichkeitstheorie, Konfidenzintervalle
* Testverfahren
- Korrelation, Z-Test & t-Test
- Lehrende/r: Michael Bollwerk
- Lehrende/r: Daniela Feistauer
- Lehrende/r: Jana Pförtner
- Lehrende/r: Florian Scharf
Die Veranstaltung ist aus technischen Gründen (Zahl der Arbeitsplätze im CIP-Pool) auf 16 Teilnehmer begrenzt. Die Anmeldung erfolgt elektronisch - z.B. über LSF oder alternative Verfahren. Statistische Grundkenntnisse (z.B. ein Schein in Statistik I) sind hilfreich. Nicht-wahrgenommene Plätze werden ggf. in der ersten Veranstaltung auf Bewerber ohne eine Platzzusage verlost. Die Veranstaltung wird im Modul für die Allgemeinen Studien in 2-Fach-Bachelor-Studiengängen geöffnet.
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. Die Veranstaltung schließt mit einer Klausur (5LP) ab.
- Lehrende/r: Andreas Sander
- Lehrende/r: Svetlana Gurevich
- Lehrende/r: Oliver Kamps
- Lehrende/r: Yannic Bröker
- Lehrende/r: Sebastian Kassing
Einführung in quantitative Datenerhebung, Test- und Fragebogenkonstruktion WS 2019/20, Lars Behrmann
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 Veranstaltung sind forschungsmethodische und statistische Kenntnisse, wie sie an der WWU im Bachelor der Erziehungswissenschaft 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. Wenngleich grundsätzlich auch die Möglichkeit besteht, nur einen der beiden Kursteile zu besuchen, wird die Teilnahme an beiden Semestern dringend empfohlen. Insgesamt bereitet das Seminar auf die Bearbeitung einer empirischen, erziehungswissenschaftlichen Masterarbeit vor.
- Lehrende/r: Lars Behrmann
Die Vorlesung gibt zunächst eine Einführung in die wissenschaftsphilosophischen Grundlagen der Psychologie (Wissenschaftstheorie, Kausalität). Danach werden wir uns anhand der typischen Stadien bei der Planung, Durchführung und (statistischen) Auswertung einer quantitativen psychologischen Untersuchung mit zentralen Prinzipien der Operationalisierung von (unabhängigen und abhängigen) Variablen, der Kontrolle von Störvariablen, Prinzipien der Versuchsplanung, wichtige Versuchsdesigns, Teststärke (statistische Power) und Interpretation empirischer Befunde beschäftigen. Die Vorlesungsinhalte stehen in inhaltlichem Bezug zu den Veranstaltungen des Statistik I-Moduls und bilden die Grundlage für das im Statistik II-Modul folgende Empirisch-Experimentelle Praktikum.
- Lehrende/r: Steffen Nestler
Im Empirisch-experimentellen Praktikum führen die Teilnehmer zuvor durch die Veranstalter ausgewählte Experimente selbständig durch und werten die Experimente aus. Die jeweilige Versuchsdurchführung und Auswertung wird in einem Bericht zusammengefasst.
Ziel dieser Veranstaltung ist zu lernen, wie man Experimente organisiert, in Experimenten gewonnene Daten auswertet und angemessen beschreibt. Der Experimentalbericht folgt dabei hinsichtlich der formalen und inhaltlichen Gestaltung den Vorschlägen der Deutschen Gesellschaft für Psychologie bzw. der American Psychological Association. Die Anzahl der zu schreibenden Berichte richtet sich nach der Qualität derselben. Es müssen minimal drei, maximal fünf Berichte geschrieben werden.
Literatur:
- Bittrich, K. & Blankenberger, S. (2011). Experimentelle Psychologie: Experimente planen, realisieren, präsentieren. Landsberg: Beltz Psychologie Verlags Union.
- Reiß, S. & Sarris, V. (2012). Experimentelle Psychologie. München: Pearson Studium
- Sedlemeier, P. & Renekewitz, F. (2008). Forschungsmethoden und Statistik in der Psychologie. München: Pearson Studium
Leistungsnachweis: 5 CP (Credit Points)
- Lehrende/r: Svea Schröder
Die Übung richtet sich an Studierende ohne Vorkenntnisse in Statistik und widmet sich den Grundlagen der statistischen Auswertung von Daten. Neben theoretischen Grundlagen werden die gängigen statistischen Tests eingeführt und anhand von Daten erprobt. Folgende Inhalte werden behandelt: Grundlagen der Statistik (Skalenniveaus, Messtheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Signifikanz, Formulieren von statistischen Hypothesen), Deskriptivstatistik (Maße der zentralen Tendenz, Streuungsmaße, Visualisierung von Daten, z-Werte) und Inferenzstatistik (Chi-Quadrat-Test, t-Test, Varianzanalyse, Korrelationsmaße, Kovarianz, Regressionsanalyse). Zur Datenanalyse soll die Software R eingeführt werden. Die Inhalte werden anschaulich und mit vielen Übungsbeispielen vermittelt.
Lernziele:
- Studierende können die Grundbegriffe der Statistik erläutern und anwenden.
- Studierende können linguistische Daten mit den gängigen statistischen Tests analysieren.
- Studierende können ein Softwareprogramm zur statistischen Datenauswertung bedienen.
- Studierende können ihre Analysen visualisieren und angemessen beschreiben.
Die in dieser Übung erworbenen Kompetenzen werden im Seminar (Linguistische Methodenwerkstatt) angewandt.
Leistungsnachweis: Wöchentliche Aufgaben
- Lehrende/r: Katerina Stathi
- Lehrende/r: Michael Stolz
n diesem Seminar wollen wir uns mit soziologischen Antworten auf die Frage finden, wie bilden sich Lie-bespaare? Was ist Liebe überhaupt? Ein Gefühl, das aus Hormonen entspringt - vor allem im Frühling? Oder mehr ein soziales Konstrukt aus den Anfangszeiten bürgerlicher Gesellschaften? Für immer nur Dich oder welche Perspektiven haben Paarbeziehungen in den unsicheren Zeiten der reflexiven Moderne über-haupt noch? Wie ist romantische Liebe mit dem Konsum verwoben? Wird Liebe damit auch nur eine Ware unter anderen? Der Titel des Seminars "Soziale Modulierungen" verweist auf den sozialen Wandel von Liebesbeziehungen. In diesem Seminar werden wir das Liebesthema soziologisch untersuchen und eine Reihe von Aspekten (Statistiken über die Dauer von Paarbeziehungen und- trennungenu., Eigengeschichten von Paarkonstruktionen, Polyamorie u.a.) aufgreifen.
- Lehrende/r: Roland Schindler
- Mathematische Grundbegriffe
- Elementare Funktionen
- Trigonometrie
- Vektoren
- Matrizen, lineare Gleichungssysteme
- Komplexe Zahlen
- Elemente der Differentialrechnung
- Elemente der Integralrechnung
- Einblicke in Differentialgleichungen
- Grundzüge der Statistik
- Lehrende/r: Jochen Heitger
- Lehrende/r: Pia Leonie Jones Petrak
Inhalt
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.
Ablauf
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 dann 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.
Hix, Simon/Bjørn Høyland, 2011: The Political System of the European Union, Houndmills: Palgrave Macmillan.
Marks, Gary/Marco R. Steenbergen (Hrsg.), 2004: European Integration and Political Conflict. Cambridge: Cambridge University Press.
- Lehrende/r: Dana Siobhan Atzpodien
- Lehrende/r: Paul Meiners
- Lehrende/r: Oliver Treib
Außer gewissen stochastischen Grundkenntnissen sind keine Voraussetzungen nötig, da die benötigte Theorie in kompakter Form während des Praktikums bereitgestellt wird.
Die Anmeldung erfolgt ausschließlich per E-Mail an Sara Terveer
- Lehrende/r: Martin Brückerhoff
- Lehrende/r: Sara Karina Terveer
Besprechung der praktischen Umsetzung der in der Vorlesung Statistik für Fortgeschrittene I besprochenen Verfahren.
- Lehrende/r: Maria Blöchl
- Lehrende/r: Steffen Nestler
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 kennen. Schließlich werden wir uns mit gemischten linearen Modellen (auch Multilevel-Modelle) zur Analyse hierarchischer Daten beschäftigen. Die praktische Umsetzung der Verfahren wird in dem Seminar 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.
- Lehrende/r: Maria Blöchl
- Lehrende/r: Sarah Humberg
- Lehrende/r: Steffen Nestler
- Lehrende/r: David Ott
- Lehrende/r: Christoph Scherber
Auf 16 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich!
Die Sozialstrukturanalyse beschäftigt sich primär mit der Beschreibung und Erklärung sozialer Ungleichheit im Zusammenhang mit dem gesellschaftlichen Wandel. Diese Theorien zielen auf den Sachverhalt ab, dass individuelle Lebensläufe durch sozialstrukturelle und ungleiche Lebenschancen begrenzt werden. In dem Seminar werden anhand eines Sekundärdatensatzes (ALLBUS) unter Verwendung des Statistikprogramms SPSS eigene Sozialstrukturanalysen durchgeführt. Es werden dabei auch die notwendigen Techniken und methodischen Grundkenntnisse vermittelt.
- Lehrende/r: Heinz-Günter Micheel
Diese Veranstaltung ist ein Element des Moduls Forschungsmethoden und wird als Vorlesung mit (freiwillig zu besuchendem) Tutorium durchgeführt. Ziel ist die Fähigkeit zur Beschreibung von Daten durch deskriptive statistische Kennwerte (Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsmaße) und Analyseverfahren (Kontingenz- und Korrelationsanalyse, einfache Regressionsanalyse). Das (theoretische) Verständnis der Verfahren und die Interpretation der Ergebnisse stehen neben der praktischen, problemorientierten Datenanalyse im Mittelpunkt.
- Lehrende/r: Stefanie van Ophuysen
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.
- Lehrende/r: Stefanie van Ophuysen
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 90-minütige Abschlussklausur wird am .........., .............. geschrieben.
Die 90-minütige Nachschreibeklausur wird am .........., ..... - ..... Uhr geschrieben.
- Lehrende/r: Bernd Schlipphak
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.
- Lehrende/r: Florian Scharf