Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
240070 UE MM1 - Methoden der quantitativen Entwicklungsforschung (2021W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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DIGITAL
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 20.09.2021 09:00 bis Fr 01.10.2021 15:00
- Abmeldung bis So 31.10.2021 23:59
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Lassen die je aktuellen Corona-Regeln keinen Präsenzunterricht mit der ganzen Gruppe zu, wird die Lehrveranstaltung vollständig in digitaler Form abgehalten. Momentan (Stand Mitte September) ist eher von rein digitaler Lehre auszugehen.
Donnerstag
07.10.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
14.10.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
21.10.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
28.10.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
04.11.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
11.11.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
18.11.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
25.11.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
02.12.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
09.12.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
16.12.
09:00 - 11:00
Digital
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Seminarraum SG1 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
13.01.
09:00 - 11:15
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
20.01.
09:00 - 11:15
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Donnerstag
27.01.
09:00 - 11:15
PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Bewertet werden die a) regelmäßige Mitarbeit, die b) abgegebenen Hausarbeiten, die c) Ausarbeitung einer vorläufigen quantitativen Forschungsfrage und eine d) Abschlussarbeit. In der Abschlussarbeit soll auf ca. fünf Seiten (exkl. Literatur) ein eigenes, quantitatives Forschungsvorhaben konzipiert werden (Es handelt sich um eine Projektskizze, die dann nicht umgesetzt werden muss!). Die schriftlichen Aufgaben (Punkt b bis c) können in Gruppen von bis zu vier Personen erfolgen. Je weiterer Person erhöht sich der Umfang der Abschlussarbeit um zwei Seiten.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Anwesenheit und Mitarbeit in der (digitalen) Lehrveranstaltung sind Grundvoraussetzungen für einen positiven Abschluss. Zudem müssen die Hausaufgaben und die Abschlussarbeit vorgelegt werden.
Die Note setzt sich folgendermaßen zusammen:
Regelmäßige Mitarbeit und Hausaufgaben (40 %)
Ausarbeitung der Forschungsfrage bis Ende Dezember (20%)
Abschlussarbeit bis Mitte Februar (40%)
Die Bewertungen der Hausaufgaben können auf ‚moodle‘ eingesehen werden. Die Gesamtnote ergibt sich direkt aus den Teilleistungen, welche auf moodle mit jeweils max. 100 Punkten bewertet werden.
Korrekte wissenschaftliche Arbeitsweise wird vorausgesetzt!
Die Note setzt sich folgendermaßen zusammen:
Regelmäßige Mitarbeit und Hausaufgaben (40 %)
Ausarbeitung der Forschungsfrage bis Ende Dezember (20%)
Abschlussarbeit bis Mitte Februar (40%)
Die Bewertungen der Hausaufgaben können auf ‚moodle‘ eingesehen werden. Die Gesamtnote ergibt sich direkt aus den Teilleistungen, welche auf moodle mit jeweils max. 100 Punkten bewertet werden.
Korrekte wissenschaftliche Arbeitsweise wird vorausgesetzt!
Prüfungsstoff
Inhalt der Lehrveranstaltung (Grundlagen quantitativer Forschungsdesigns, uni- und bivariate Statistik)
Literatur
BasisliteraturAtteslander, P (2003). Methoden der empirischen Sozialforschung. Berlin: Walter de Gruyter (A)
Gehring, U. W., & Weins, C. (2009). Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen: Lehrbuch (5., überarb. Aufl). Wiesbaden: VS, Verl. für Sozialwiss.
Behnke, J., Baur, N., & Behnke, N. (2010). Empirische Methoden der Politikwissenschaft (Vol. 2). Paderborn: Schöningh.Allgemeine Einführung bzw. Nachschlagewerke zur sozialwissenschaftlichen MethodikBaur, N., & Blasius, J. (Eds.). (2014). Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung. Wiesbaden: Springer VS.
Diekmann, A. (2018). Empirische Sozialforschung: Grundlagen, Methoden, Anwendungen (12. Auflage, vollständig überarbeitete und erweiterte Neuausgabe August 2007). Reinbek bei Hamburg: Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Flick, U. (2016). Sozialforschung: Methoden und Anwendungen: ein Überblick für die BA-Studiengänge (3. Auflage). Reinbek bei Hamburg: Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Schnell, R., Hill, P. B., & Esser, E. (2011). Methoden der empirischen Sozialforschung (9., aktualisierte Aufl). München: Oldenbourg.
King, G., Keohane, R. O., & Verba, S. (1994). Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research. Princeton, N.J: Princeton University Press.
Wissenschaftstheoretische Einführung
Opp, K.-D. (2014). Methodologie der Sozialwissenschaften Einführung in Probleme ihrer Theorienbildung und praktischen Anwendung. Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-658-01911-2Fragebogenentwicklung und Planung von ForschungsprojektenWeichbold, M., Bacher, J., & Wolf, C. (Hrsg.). (2009). Umfrageforschung. Wiesbaden. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-91852-5
Porst, R. (2014). Fragebogen: Ein Arbeitsbuch (4., erweiterte Auflage). Wiesbaden: Springer VS.
Schöneck-Voß, N. M., & Voß, W. (2013). Das Forschungsprojekt: Planung, Durchführung und Auswertung einer quantitativen Studie (2., überarbeitete Auflage). Wiesbaden: Springer VS.Weiterführende statistische EinführungenBortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage). Berlin Heidelberg: Springer.
Wolf, C., & Best, H. (Eds.). (2010). Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (1. Aufl). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.Praktische Einführung in SPSSBabbie, E. R., Wagner, W. E., & Zaino, J. (2019). Adventures in social research: Data analysis using IBM SPSS statistics (Tenth Edition). Los Angeles: SAGE.
Arbeiten mit dem Open Source Programm R
Manderscheid, K. (2012). Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. https://doi.org/10.1007/978-3-531-94185-1
Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O'Reilly Media, Inc.". http://r4ds.had.co.nz/
Fortgeschritten Datenanalyse mit SPSS
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2016). Multivariate Analysemethoden. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46076-4Hilfreiche Online-QuellenErwin Ebermann (Institut für Kultur- und Sozialanthropologie): Grundlagen statistischer Auswertungsverfahren. https://www.univie.ac.at/ksa/elearning/cp/quantitative/quantitative-titel.html
Methodenberatung der Universität Zürich (allgemeiner Überblick plus Arbeiten in SPSS): https://www.methodenberatung.uzh.ch/de.html
Gehring, U. W., & Weins, C. (2009). Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen: Lehrbuch (5., überarb. Aufl). Wiesbaden: VS, Verl. für Sozialwiss.
Behnke, J., Baur, N., & Behnke, N. (2010). Empirische Methoden der Politikwissenschaft (Vol. 2). Paderborn: Schöningh.Allgemeine Einführung bzw. Nachschlagewerke zur sozialwissenschaftlichen MethodikBaur, N., & Blasius, J. (Eds.). (2014). Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung. Wiesbaden: Springer VS.
Diekmann, A. (2018). Empirische Sozialforschung: Grundlagen, Methoden, Anwendungen (12. Auflage, vollständig überarbeitete und erweiterte Neuausgabe August 2007). Reinbek bei Hamburg: Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Flick, U. (2016). Sozialforschung: Methoden und Anwendungen: ein Überblick für die BA-Studiengänge (3. Auflage). Reinbek bei Hamburg: Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Schnell, R., Hill, P. B., & Esser, E. (2011). Methoden der empirischen Sozialforschung (9., aktualisierte Aufl). München: Oldenbourg.
King, G., Keohane, R. O., & Verba, S. (1994). Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research. Princeton, N.J: Princeton University Press.
Wissenschaftstheoretische Einführung
Opp, K.-D. (2014). Methodologie der Sozialwissenschaften Einführung in Probleme ihrer Theorienbildung und praktischen Anwendung. Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-658-01911-2Fragebogenentwicklung und Planung von ForschungsprojektenWeichbold, M., Bacher, J., & Wolf, C. (Hrsg.). (2009). Umfrageforschung. Wiesbaden. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-91852-5
Porst, R. (2014). Fragebogen: Ein Arbeitsbuch (4., erweiterte Auflage). Wiesbaden: Springer VS.
Schöneck-Voß, N. M., & Voß, W. (2013). Das Forschungsprojekt: Planung, Durchführung und Auswertung einer quantitativen Studie (2., überarbeitete Auflage). Wiesbaden: Springer VS.Weiterführende statistische EinführungenBortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage). Berlin Heidelberg: Springer.
Wolf, C., & Best, H. (Eds.). (2010). Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (1. Aufl). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.Praktische Einführung in SPSSBabbie, E. R., Wagner, W. E., & Zaino, J. (2019). Adventures in social research: Data analysis using IBM SPSS statistics (Tenth Edition). Los Angeles: SAGE.
Arbeiten mit dem Open Source Programm R
Manderscheid, K. (2012). Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. https://doi.org/10.1007/978-3-531-94185-1
Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O'Reilly Media, Inc.". http://r4ds.had.co.nz/
Fortgeschritten Datenanalyse mit SPSS
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2016). Multivariate Analysemethoden. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46076-4Hilfreiche Online-QuellenErwin Ebermann (Institut für Kultur- und Sozialanthropologie): Grundlagen statistischer Auswertungsverfahren. https://www.univie.ac.at/ksa/elearning/cp/quantitative/quantitative-titel.html
Methodenberatung der Universität Zürich (allgemeiner Überblick plus Arbeiten in SPSS): https://www.methodenberatung.uzh.ch/de.html
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MM1
Letzte Änderung: Fr 24.09.2021 15:49
Der Inhalt der Lehrveranstaltung umfasst die wissenschaftstheoretischen Grundlagen für quantitative Forschung, Forschungsdesign, Operationalisierung und Messen, Deskriptive Statistik (Lage und Streuungsmaße), Zusammenhangsmaße, lineare Regression, Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Signifikanztests. In dem Kurs werden auch die basalen, mathematischen Grundlagen zur Anwendung quantitativer Methoden unterrichtet.
Die Studierenden müssen sich thematisch durch Lesen der Pflichtlektüre und Ausarbeiten von Hausaufgaben auf die jeweilige Lehrveranstaltung vorbereiten. Eine fortlaufende Einarbeitung in Excel soll es ermöglichen, die Hausaufgaben effizient zu lösen. In der Lehrveranstaltung wird der Stoff in einer Kombination aus theoretischen Inputs, praktischen Beispielen und Diskussion von Lektüre und Hausaufgaben vertieft. Eigenständige Auseinandersetzung mit dem Stoff ist daher essentieller Bestandteil der Lehrveranstaltung. In den letzten vier Einheiten wird das erworbene Wissen im Statistikprogramm SPSS/PSPP umgesetzt.