Nachlassverzeichnisse sind elementare Quellen zur Erforschung des Konsums und der Materiellen Kultur der frühen Neuzeit. In der Sozial- und Wirtschaftsgeschichte untersuchen unterschiedliche Forschungsansätze anhand der Nachlassinventare Schulden- und Kreditwesen, Diffusionsprozesse städtischer und ländlicher Wohnkultur oder den Wandel von Konsumgewohnheiten. Die Übung stellt eine besondere Form der Nachlassverzeichnisse, westfälische Sterbfallverzeichnisse, vor und gibt eine Einführung in die sozial-/wirtschaftsgeschichtliche Auseinandersetzung mit ihnen im Forschungskontext der Konsumrevolution. In drei thematischen Einheiten wird zuerst der theoretische Ausgangspunkt, die Theorie der Konsumrevolution, und die Rolle von Nachlassverzeichnissen dabei beschrieben. Zweitens wird die Quellengattung der (westfälischen) Nachlassverzeichnisse vorgestellt und schließlich grundlegende Erfassungs- und Auswertungsmöglichkeiten der deskriptiven Statistik mit Excel und Access aufgezeigt.

Kurs im HIS-LSF

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

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 zunächst 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 folgende Verfahren detailliert behandelt:

• Regressionsanalyse

• Varianzanalyse

• Clusteranalyse

• Faktorenanalyse

• Diskriminanzanalyse

Grundkenntnisse in SPSS oder einem vergleichbaren Statistikprogramm sind für den Kurs hilfreich, aber keine Voraussetzung.

Der Kurs wird mit einer Klausur abgeschlossen.

Kurs im HIS-LSF

Diese Veranstaltung ist ein Element des Moduls Forschungsmethoden und wird für BA EW als Vorlesung in Kombination mit der Statistik I Vorlesung durchgeführt.

Ziel des methodischen Teils ist die Fähigkeit zum Lesen empirischer Untersuchungen. Als Inhalte werden behandelt: Wissenschaftstheorie, Forschungslogik, Begriffe und Theoriebildung, Hypothesen, Operationalisierung, Forschungsdesigns, quantitative und qualitative Methoden der Datengewinnung.

Kurs im HIS-LSF

In this course, you will learn how to design, evaluate and interpret data collection and experiments in landscape ecology and related sciences. We will use R, as this is the most common and flexible software to carry out statistical analysis. Importantly, it is free, so it is accessible to anybody and anywhere (in contrast to programs that require paid license like SPSS or CANOCO). The course will be in English because many expressions used in statistics have no German equivalent (or this equivalent is not commonly used), and vast majority of information available to R is in English only.

Detailed content:

-          Hypothesis, sampling design, experimental design

-          Linear regression and generalized linear models (including ANOVA)

-          Visualization in R

-          Multivariate methods.

Kurs im HIS-LSF

Der Kurs hat das Ziel zu lernen, wie quantitative empirische Studien ausgewertet und deren Ergebnisse dargestellt werden. Darüber soll auch die Fähigkeit vermittelt werden, publizierte empirische Studien kritisch lesen und verstehen zu können.

Dazu wird zunächst vermittelt, wie standardisierte Erhebungen in Datensätze überführt werden. Dann geht es um einfache Datenauswertung und Darstellung der Datenverteilung in Prozentwerten, Tendenz- und Streuungsmaßen. Es folgen Überlegungen zur Schätz- und Testtheorie. Am Ende wird es darum gehen, Vergleiche zwischen Teilgruppen und einfache sowie komplexe Zusammenhänge zu analysieren.

In der Vorlesung wird jeweils die (mathematische) Grundlogik anhand einfacher Beispiele vorgeführt und ‚per Hand‘ ausgerechnet. Zusätzlich wird erklärt, wie die Angaben über R-Studio errechnet sowie dargestellt werden können und wie entsprechende Resultate zu lesen bzw. interpretieren sind.

Das Tutorium ergänzt diese Grundlagen durch das Üben von Rechnen mit Papier und Taschenrechner sowie dem Statistikprogramm R-Studio. Dazu stellen Tutor/innen praktische Aufgaben, die gerechnet und dann am PC erklärt und eingeübt 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. Diese werden schließlich in Aufgaben nachbereitet, die alle Teilnehmer*innen lösen müssen.

Studienleistung: Aufgaben selbst lösen und ins Learweb laden
Prüfungsleistung: Abschlussklausur in der Vorlesung

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

Kurs im HIS-LSF

Contents: Repetition of the contents of the winter term lecture "mathematics for economists" The lecture addresses students who where not successful during winter term examination. We cover the tasks of the winter term exam. The lecture will take place from April 10th till May 22nd 2007. During Pentecost holidays, summer term exam will take place.

Mathematikkenntnisse in Linearer Algebra und Analysis sind fundamental in allen quantitativen Fachgebieten der Wirtschaftswissenschaften, z.B. in Wirtschaftsstatistik, Operations Management und Finance. Kenntnisse aus anderen Modulen sind nicht erforderlich, allenfalls eine grundlegende Kenntnis der Schulmathematik, insbesondere der Differential- und Integralrechnung einer Variablen. Diese wird im Überbrückungskurs noch einmal aufgefrischt. Im Tutorium werden im Rahmen von Kleingruppen, die von erfahrenen Studierenden geführt werden, die Vorlesungsinhalte anhand von Übungsaufgaben gerechnet. Die folgenden Themen  sind Gegenstand von Überbrückungskurs und Vorlesung:

1. Differential- und Integralrechnung in einer Variable
2. Lineare Gleichungssysteme
3. Vektoren
4. Matrizen
5. Folgen und Reihen mit finanzmathematischen Anwendungen
6. Differentialrechnung und Integralrechnung in mehreren Variablen
7. Nichtlineare Optimierung, Lagrange-Methode

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Das Münster-Barometer ist als Praxisseminar konzipiert, in dem die bisher im Studium erlangten theoretischen Kenntnisse der empirischen Sozialforschung in einem konkreten sozialwissen-schaftlichen Projekt angewandt und hinterfragt werden. Die Teilnehmer/innen sind dabei aktiv bei der Durchführung eines konkreten Drittmittelprojekts eingebunden, das mittels einer Bevölke-rungsbefragung 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. Drittmittelgeber ist die Zeitungsgruppe Münster mit den Westfälischen Nachrichten und der Münsterschen Zeitung, die bei der Themenauswahl berät und später ausführlich über die Ergebnisse des Münster-Barometers in ihren Zeitungen berichtet. 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 im Zeitraum vom 19. August bis 15. September 2019 statt. Der Kurs kann entweder als Praktikum über vier Wochen oder für diverse Varianten von Leistungspunkten angerechnet werden. Weitere Informati-onen, ein detaillierter Ver-laufsplan und evt. Terminänderungen finden sich unter https://www.uni-muenster.de/Soziologie/BEMA/barometer.shtml. Anmeldung nur direkt bei Marko Heyse – in der Sprechstunde oder per Email (heyse@uni-muenster.de).

Kurs im HIS-LSF

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.

Kurs im HIS-LSF

-      Konfirmatorische Faktorenanalyse

-       Strukturgleichungsmodelle

-       Latente Wachstumskurvenmodelle

Kurs im HIS-LSF

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Die Veranstaltung hat zum Ziel, die grundlegenden mathematischen-statistischen Methoden (Konzepte und Verfahren) zu vermitteln, die für ein fundiertes Verständnis empirisch-psychologischer Forschung notwendig sind. Die Lehrinhalte der Veranstaltung "Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie" werden dabei vorausgesetzt. Anhand von Beispielen aus der psychologischen Forschung wird die modellorientierte Datenanalyse behandelt. Dabei wird die Analyse mit Hilfe des allgemeinen linearen Modells im Zentrum der Betrachtung stehen und eine Reihe von inferenzstatistischen Verfahren erläutert, die für die Analyse einer Vielfalt von Designs relevant sind. In der Vorlesung werden die theoretischen Grundlagen vermittelt und in Tutorien, die veranstaltungsbegleitend angeboten werden, werden diese durch die Bearbeitung von Beispielaufgaben vertieft.