210022 UE BAK4.2: Quantitative Methods of Empirical Social Research (2020W)
Continuous assessment of course work
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Die Lehrformate für das WS (digital, hybrid, vor Ort) befinden sich in Entwicklung. Die Lehrenden werden die geplante Organisationsform und Lehrmethodik auf ufind und Moodle bekannt geben. Aufgrund von Covid19 muss mit kurzfristigen Änderungen in Richtung digitaler Lehre gerechnet werden.Nicht-prüfungsimmanente (n-pi) Lehrveranstaltung. Eine Anmeldung über u:space ist erforderlich. Mit der Anmeldung werden Sie automatisch für die entsprechende Moodle-Plattform freigeschaltet. Vorlesungen unterliegen keinen Zugangsbeschränkungen.VO-Prüfungstermine erfordern eine gesonderte Anmeldung.
Mit der Teilnahme an der Lehrveranstaltung verpflichten Sie sich zur Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis. Schummelversuche und erschlichene Prüfungsleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Mit der Teilnahme an der Lehrveranstaltung verpflichten Sie sich zur Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis. Schummelversuche und erschlichene Prüfungsleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 07.09.2020 08:00 to Mo 21.09.2020 08:00
- Registration is open from Th 24.09.2020 08:00 to Th 01.10.2020 08:00
- Deregistration possible until Mo 19.10.2020 08:00
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Der 1. Termin findet am 9. Oktober vor Ort statt.
Unterrichtsmethode ist Digital. Die erste Einheit findet in Slots zu jeweils 20 Minuten und 10 Personen vor Ort statt.
Friday
09.10.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
16.10.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
23.10.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
30.10.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
06.11.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
13.11.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
20.11.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
27.11.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
04.12.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
11.12.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
18.12.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
08.01.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
15.01.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
22.01.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Friday
29.01.
09:00 - 10:30
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Digital
Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Endnote setzt sich aus folgenden Kriterien zusammen:1. Mitarbeit (10%)2. Hausübungen (25%). Studentinnen und Studenten werden 3-4 längere Hausübungen im Laufe des Semesters erhalten. Es ist möglich, diese in Gruppen mit insgesamt maximal 2 Studierenden zu lösen.3. Midterm oder Endterm-Test (25%). In diesem 45-minütigen Test werden theoretisches Wissen, bzw. Interpretationen von Stata outputs abgefragt. Dabei ist weder erlaubt noch möglich, Stata zu verwenden.Für Studierende, die krankheitsbedingt und mit Nachweis eines ärztlichen Attestes fehlen, wird es eine Möglichkeit geben, an einem anderen Termin einen vergleichbaren Test zu schreiben.4. Abschlussarbeit (40%). In einer Abschlussarbeit (2000-2500 Wörter) sollen Studierende eigenständig (Gruppenarbeiten sind nicht möglich) erlernte Methoden an einer konkreten Fragestellung anwenden und mittels Stata ausarbeiten. Die Lehrveranstaltungsleitung kann im Einzelfall entscheiden, ob ein Gespräch zur Arbeit stattfindet (siehe Punkt 6).Die Studierenden haben in all diesen Teilbereichen zumindest Teilleistungen zu erbringen. Das heißt, dass die Anwesenheitspflicht eingehalten, zumindest eine Hausübung abgegeben, der Test geschrieben und eine Abschlussarbeit eingereicht werden muss. Ist (mindestens) eines dieser Kriterien nicht erfüllt, so wird der/die Studierende negativ beurteilt. Es muss allerdings nicht jede Teilleistung positiv sein um insgesamt positiv benotet zu werden, sofern die Endleistung summa summarum positiv ist.Die Abschlussarbeit wird mittels der Plagiatssoftware „Turnitin“ auf wissenschaftliches Fehlverhalten hin überprüft.
Minimum requirements and assessment criteria
Studierende müssen BAK 1, die Studieneingangs- und Orientierungsphase (STEOP) bereits vor der Anmeldung erfolgreich absolviert haben.Die Anwesenheit ist bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen eine Voraussetzung für die Ausstellung eines Zeugnisses, da bereits während des Semesters laufend Leistungen erbracht werden müssen. Die unentschuldigte Abwesenheit von zwei Lehrveranstaltungsterminen ist möglich; ab dem dritten Fehltermin gilt die LV als abgebrochen und wird negativ beurteilt. Bei Abwesenheiten bitte unbedingt den/die LV-LeiterIn kontaktieren.Studierende sollen am Ende der Lehrveranstaltung
• die grundlegenden Methoden und einfache statistische Verfahren in den Sozialwissenschaften kennen und verstehen,
• Ergebnisse quantitativer Sozialforschung in Forschung und Medien interpretieren und evaluieren können,
• selbst in der Lage sein, Fragestellungen zu entwickeln und mittels quantitativer Methoden zu beantworten und
• fähig sein, die Ergebnisse quantitativer Forschung angemessen darzustellen.
• die grundlegenden Methoden und einfache statistische Verfahren in den Sozialwissenschaften kennen und verstehen,
• Ergebnisse quantitativer Sozialforschung in Forschung und Medien interpretieren und evaluieren können,
• selbst in der Lage sein, Fragestellungen zu entwickeln und mittels quantitativer Methoden zu beantworten und
• fähig sein, die Ergebnisse quantitativer Forschung angemessen darzustellen.
Examination topics
Gemeinsames und selbständiges Üben, Vortrag, Hausübungen, begleitender Moodle-Kurs.Der Prüfungsstoff umfasst den gesamten Inhalt der Lehrveranstaltung.
Reading list
Gehring, U. W., & Weins, C. (2009). Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen (5. Aufl.). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. Abgerufen von http://link.springer.com/10.1007/978-3-531-91879-2Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben und besprochen.
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:19
• Wissenschaftliche Erklärungen und Hypothesen
• Einführung in die Software Stata und Datenaufbereitung
• Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik
• Anwendung quantitativer Methoden und Darstellung von ForschungsergebnissenDie Interpretation und Anwendung quantitativer Methoden sind zentraler Bestandteil empirischer Sozialwissenschaften. Quantitative Datenanalyse erfolgt dabei fast ausnahmslos mit Hilfe von Statistikprogrammen (Stata, SPSS, R, SAS, u.ä.). Studierende stehen daher vor der Herausforderung die Grundprinzipien quantitativer Methoden als auch die Funktionsweise von Statistikprogrammen zu erlernen.Diese Übung verfolgt daher zwei zentrale Ziele: erstens sollen die Inhalte aus der Vorlesung „Quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung“ wiederholt und praktisch angewendet werden; zweitens bietet diese Übung eine grundlegende Einführung in das Statistikprogramm Stata 14. Die LV-Einheiten bestehen aus Wiederholungen der Inhalte aus der Vorlesung, Einführungen in deren Umsetzung in Stata und praktischen Übungen in Stata (Übungsblätter).Am Ende dieser Lehrveranstaltung sollen Studierende in der Lage sein, methodische Grundbegriffe der statistischen Datenanalyse zu kennen und richtig anzuwenden, sowie die Ergebnisse der eigenen Auswertungen interpretieren und schriftlich in einer empirischen Forschungsarbeit darstellen können.Unterrichtsmethode ist Digital. Die erste Einheit findet in Slots zu jeweils 20 Minuten und 10 Personen vor Ort statt.