Dieser Kurs gibt Ihnen einen Einblick in die Numerische Mathematik mit Hilfe der Programmiersprache Python.

Hinweis: Dieser Kurs findet semesterbegleitend statt im Sommersemester 22. Dieser Kurs wird nicht als Blockkurs angeboten.

Der Kurs vermittelt einerseits Grundkenntnisse der Programmierung, und ermöglicht andererseits einen kurzen Einblick in die Numerische Mathematik, wie sie in der Vorlesung Analysis und Numerik von Differentialgleichungen vertieft wird. Die Inhalte dieser Vorlesung und dieses Kurses sind aufeinander abgestimmt. Typische Inhalte sind:

• Kontrollstrukturen: Schleifen, Funktionen, Bedingungen
• Arbeiten mit Matrizen: numpy
• Zeichnen von Graphen: matplotlib
• Wissenschaftliches Rechnen: scipy
• Symbolisches Rechnen: sympy

Die mathematischen Themen kommen fast alle aus dem ersten Semester (Analysis I und Lineare Algebra I). Idealerweise besuchen Sie diese Veranstaltung daher im zweiten Semester (als Vorbereitung auf die Vorlesung Analysis und Numerik) oder im dritten Semester (parallel zur Vorlesung Analysis und Numerik).

Wir stellen Ihnen ein Python-Grundgerüst zur Verfügung unter https://i5jupyter.uni-muenster.de:8443/, das Sie benutzen können (aber natürlich nicht müssen), so dass Sie keine zusätzliche Software installieren müssen, sondern direkt dort arbeiten können. Falls Sie dies benutzen wollen, stellen Sie vor Beginn des Kurses sicher, dass Sie sich dort einloggen können, das sollte für alle Studierende des Fachbereichs möglich sein.

Falls Sie statt dieser Veranstaltung den Blockkurs Statistik mit R besuchen, beachten Sie bitte: in der Vorlesung Analysis und Numerik von Differentialgleichungen werden grundlegende Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Sie erhalten diese auch im R-Kurs, aber es macht trotzdem Sinn, sich dann im Selbststudium die einführenden Kapitel I und II des Buchs von Langtangen (siehe Literatur) anzuschauen.

Kurs im HIS-LSF

Kurs im HIS-LSF

Seminarinhalt:

• Topographische Kartographie
• Kritische Kartographieanwendung
• offene (Geo-)Daten: Geoportale, Statistikportale
• Methoden der Datenerhebung, -bewertung, -verarbeitung, -visualisierung

Ziel des Seminars:

1. Kritische Auseinandersetzung mit kartographischen Produkten
2. Kennenlernen von Methoden der Datenerhebung, -bewertung, -verarbeitung, -visualisierung

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

Es findet keine Vorbesprechung statt. Die Teilnahme an der ersten Sitzung (Mittwoch, 12.10.2022, 10-12h) ist verbindlich. Etwaige freie Plätze werden nach Warteliste und Anwesenheit in der ersten Sitzung verteilt.

Kurs im HIS-LSF

Auf 35 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich!

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

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.

Kurs im HIS-LSF

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 er-langten 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 einge-bun-den, 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 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 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 21. Februar und dem 17. März 2023 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

Das Seminar findet in doppelter Form an zwei Terminen statt. Es 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.

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.

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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.

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Die Covid 19-Pandemie hat zu einem großen Schub in der Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse geführt. In einer Vielzahl von Medienberichten lässt sich seit Beginn der Pandemie von statistisch signifikanten Effekten lesen, von Unterschieden zwischen false positives und false negatives und von der Problematik unterschiedlicher Stichprobengrößen. Meistens weiß jedoch keiner so ganz genau, was damit gemeint ist – und damit bleibt auch die Aussagekraft der Berichterstattung sowie der wissenschaftlichen Erkenntnis dahinter 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):

Was bedeutet eigentlich ‚statistisch signifikant‘?

Was sind false positives und false negatives, und was hat der α-Fehler damit zu tun?

Warum ist die Größe einer Stichprobe wichtig?

Warum kann ich nicht alle Regressionsergebnisse gleichermaßen interpretieren?

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 Interpretation quantitativer Ergebnisse in der wissenschaftlichen Literatur 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.

Die Klausur findet am 30.01.2023, 10-12 Uhr, statt.

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Diese Termine sind nur Vorreservierungen. Die genauen Termine werden noch bekannt gegeben.

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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

Kurs im HIS-LSF

Dies ist der Learnweb-Kurs des Tutoriums zur Vorlesung Statistik I (Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie). 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 Tutorinnen

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 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.

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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 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.

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