Kurs im HIS-LSF

Dies ist der Learnweb-Kurs des Tutoriums zur Vorlesung Statistik I (Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie) im B.Sc. Psychologie. Im Tutorium besprechen wir die Lösungen zu den Übungsaufgaben aus der Vorlesung und ihr dürft uns alle eure Fragen stellen :).

Wir freuen uns auf die Zeit mit euch!

Eure Tutor*innen

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 sowohl die theoretischen und mathematischen Hintergründe der Verfahren erklärt, aber auch anhand von Statistikprogrammen wie SPSS und aktuellen Beispielen aus Fachaufsätzen die Verfahren angewendet, interpretiert und hinterfragt. Abhängig von dem Vorwissen der Kursteilnehmer/innen werden exemplarisch multivariate Verfahren (z.B. Regressions-, Cluster- oder Faktorenanalyse) detailliert behandelt. Grundkenntnisse in SPSS oder einem vergleichbaren Statistikprogramm sind für den Kurs hilfreich, aber keine Voraussetzung. Der Kurs wird mit einer statistischen Anwendung zu einer Fragestellung abgeschlossen, die mittels multivariater Verfahren gelöst werden soll.

Kurs im HIS-LSF

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. Ziel ist die Fähigkeit zur Beschreibung von Daten durch deskriptive statistische Kennwerte (Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsmaße) und Analyseverfahren (Mittelwertvergleiche, Kontingenz- und Korrelationsanalyse, einfache Regressionsanalyse). Das (theoretische) Verständnis der Verfahren und die Interpretation der Ergebnisse stehen neben der praktischen, problemorientierten Datenanalyse im Mittelpunkt.

Als Prüfungsleistung wird eine Klausur angeboten; als Studienleistung wird die regelmäßige Bearbeitung von Übungszetteln angeboten

Kurs im HIS-LSF

Die Zahl der Teilnehmerinnen und Teilnehmer ist auf 35 begrenzt, die Anmeldung erfolgt nur über HISLSF, die endgültige Platzvergabe in der ersten Sitzung. Die Teilnahme an der ersten konstituierenden Sitzung wird erwartet.

Die Teilnahme an der ersten konstituierenden wird erwartet! Ein Nachrücken in die Veranstaltung ist ausschließlich über einen Platz auf der Warteliste oder über Härtefallregelung. Diese Veranstaltung kann nicht außercurricular belegt werden.

Youtube-Videos und -Tutorials werden nicht nur zur Unterhaltung oder der Hilfesuche bei diversen Alltagstätigkeiten genutzt, sondern sind ebenfalls beliebt für spezifische Wissensvermittlung, z.B. in der hochschulischen Bildung. Statistik-Tutorials für Studierende oder Videoanleitungen zur Unterrichtsplanung im Praktikum und Referendariat erreichen hohe fünfstellige Klickzahlen.

Die wissenschaftliche Qualität solcher Videos ist jedoch nicht immer gegeben und sie halten der Überprüfung aus wissenschaftlicher Perspektive nicht immer stand.

In dem Seminar sollen Youtube-Videos und -Tutorials aus dem Bildungsbereich überprüft und eigene „Faktenchecker“-Videos zu (vermeintlichem) Wissen Bildungsmythen und tatsächlichen Bildungsfakten produziert werden.

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Kurs im HIS-LSF

Aufbauend auf der Veranstaltung „Computergestützte Datenanalyse I” lernen Sie in dieser Veranstaltung, wie sich die in der Vorlesung „Statistik II” vermittelten Verfahren mithilfe der Statistiksoftware R auf reale Datensätze anwenden lassen.

Am Ende jeder Seminarsitzung werden Übungsaufgaben zur Verfügung gestellt, deren Lösungen im begleitenden Tutorium besprochen werden.

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Data Science 1

Wirtschaftswissenschaften sind empirische Wissenschaften. Es geht immer um die reale Welt. Damit wir etwas über die reale Welt lernen können, brauchen wir Daten. In dem Modul Data Science 1 lernen Sie, wie man mit Daten arbeitet. Die Kenntnisse aus diesem Modul werden für Sie sowohl im Laufe Ihres Studiums als auch darüber hinaus wertvoll sein. Das gilt nicht nur für Tätigkeiten in der Wissenschaft, sondern auch in der Praxis.

Natürlich ist Data Science ohne den Einsatz von Computern nicht möglich. Sie lernen in diesem Modul, wie man mit Hilfe von Computersoftware Daten vorbereitet, auswertet und schließlich die Ergebnisse präsentiert. Wir verwenden die Computersoftware R und RStudio.

Data Science ist aber auch ohne ein fundiertes theoretisches Verständnis über Statistik nicht sinnvoll. Die Abstraktion von konkreten Anwendungen ist nötig, damit man den “Kern” der Methoden herausdestilliert und verstehen kann, was eigentlich bei der Datenanalyse passiert. Dieses abstrakte Wissen ist besonders wertvoll, weil es (im Gegensatz z.B. zu Software-Kenntnissen) nicht veraltet. Sie können es immer wieder in neuen Situationen auf neue Probleme anwenden. Für die von konkreten Anwendungen abstrahierte Behandlung der Datenanalyse braucht man ein gemeinsames Vokabular und ein wenig Mathematik. Beides werden Sie ebenfalls im Laufe dieses Kurses lernen.

Kurs im HIS-LSF

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.

Kurs im HIS-LSF

Auf 35 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich!

Youtube-Videos und -Tutorials werden nicht nur zur Unterhaltung oder der Hilfesuche bei diversen Alltagstätigkeiten genutzt, sondern sind ebenfalls beliebt für spezifische Wissensvermittlung, z.B. in der hochschulischen Bildung. Statistik-Tutorials für Studierende oder Videoanleitungen zur Unterrichtsplanung im Praktikum und Referendariat erreichen hohe fünfstellige Klickzahlen.

Die wissenschaftliche Qualität solcher Videos ist jedoch nicht immer gegeben und sie halten der Überprüfung aus wissenschaftlicher Perspektive nicht immer stand.

In dem Seminar sollen Youtube-Videos und -Tutorials aus dem Bildungsbereich überprüft und eigene „Faktenchecker”-Videos zu (vermeintlichem) Wissen Bildungsmythen und tatsächlichen Bildungsfakten produziert werden.

Hinweis: In diesem Seminar können keine mündlichen MAPs abgelegt werden.

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Ungleichheit ist ein prominentes ökonomisches Thema, zu dem sich in der medialen Öffentlichkeit in regelmäßigen Abständen Debatten ergeben. In aller Regel werden diese (politischen) Diskussionen mit einer Fülle an Daten und Ungleichheitsmaßen angereichert. Wir nähern uns diesem interessanten Thema im Sommersemester 2024 mittels eines Seminars. In diesem empirisch angelegten Seminar wird auf Basis der Daten des Sozioökonomischen Panels (SOEP) eine empirische Analyse angefertigt. Zur Bearbeitung der Daten nutzen wir die Statistiksoftware R.

Für die erfolgreiche Teilnahme am Seminar werden 6 ECTS vergeben. Die Prüfungsleistungen sind eine Seminararbeit (ca. 15 Seiten, 60% der Gesamtnote), ein Vortrag zum Arbeitsfortschritt in der dritten Bearbeitungswoche (ca. 15 Minuten, 20% der Gesamtnote), Anfertigung und Kurzvorstellung (3 Min.) eines Posters zur Seminararbeit (20% der Gesamtnote). Das Seminar kann wahlweise auf Deutsch oder Englisch absolviert werden. Die Anmeldung beim Prüfungsamt findet in der vorgezogenen Anmeldephase des Sommersemesters statt.

Es findet eine verpflichtende Auftaktveranstaltung am 04.04.2024 im WiWi Pool 1 statt. Der verpflichtende Seminarabschluss findet am 10.06.2024 ebenfalls in Präsenz statt.

Inhalt

Diese Veranstaltung zielt darauf ab, einen Überblick über praktische Anwendungen der im Rahmen der Methoden- und Statistik-Grundausbildung vermittelten Verfahren der quantitativen und qualitativen Datenerhebung und -analyse zu geben. Dabei nimmt die Vorlesung Bezug auf ausgewählte politikwissenschaftliche Fragestellungen und illustriert am Beispiel konkreter Studien, wie diese Fragestellungen methodisch bearbeitet werden können. Dabei werden die Vor- und Nachteile der jeweils genutzten Datenerhebungs- und Datenauswertungsverfahren diskutiert. Die Veranstaltung setzt Kenntnisse der deskriptiven und der Inferenzstatistik voraus.

Leistungsnachweis

Die Vorlesung wird begleitet von Tutorien, in denen die in der Vorlesung vorgestellten Aspekte in Form von praktischen Übungen vertieft werden. Die regelmäßige aktive Teilnahme an den Vorlesungssitzungen und den Tutorien wird dringend empfohlen. Voraussetzung für den Erwerb eines Leistungsnachweises ist die erfolgreiche Absolvierung einer 90-minütigen Abschlussklausur am Ende des Semesters.

Einführende Literatur

Diaz-Bone, Rainer, 2018: Statistik für Soziologen. 3. Auflage, Stuttgart: Universitätsverlag Konstanz/UTB.

Wagemann, Claudius/Achim Goerres/Markus B. Siewert (Hrsg.), 2021: Handbuch Methoden der Politikwissenschaft. Wiesbaden: Springer VS.

Die Klausur findet am 17.07.2024, 14-16 Uhr, statt.
Die Nachschreibeklausur findet am N.N., N.N., statt. 

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