Universität Wien FIND

230068 UE Specific Multivariate Methods of Analysis in the Social Sciences (2019W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Die Lehrveranstaltung ist im Masterstudium Soziologie voraussetzungsrelevant: Platzvergabe in der Hauptanmeldephase ausschließlich für Masterstudierende Soziologie und DoktorandInnen der Sozialwissenschaften. Sollte die Lehrveranstaltung nach der Hauptanmeldephase bereits ausgelastet sein, entfällt die Nachmeldephase für Restplätze (25.09. bis 27.09.)

Registration/Deregistration

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 09.10. 09:45 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 30.10. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 06.11. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 13.11. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 20.11. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 27.11. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 04.12. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 11.12. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 08.01. 09:00 - 11:15 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 22.01. 09:00 - 12:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33

Information

Aims, contents and method of the course

Die soziale Realität ist komplex. Diese Komplexität der Phänomene und deren Zusammenhänge ist sowohl bei der Erhebung als auch bei der Analyse quantitativer Daten so weit wie (praktisch) möglich zu berücksichtigen. Speziell für die Analyse von Daten aus nicht-experimentellen Untersuchungen ist der Einsatz multivariater Verfahren unerlässlich: so kann mittels Regressionsanalyse die Variation eines Merkmals (z.B. Einkommen, subjektive Lebensqualität (LQ), Wahlbeteiligung, etc.) durch eine Vielzahl aus theoretischer Sicht sinnvollen Einflussfaktoren "erklärt" werden, wobei es durch die gemeinsame Modellierung der Einflussfaktoren möglich wird, die einzelnen Einflüsse "unter Kontrolle" der jeweils anderen Faktoren zu schätzen. Multivariate Verfahren können aber auch eingesetzt werden um Zusammenhänge zwischen Variablen und Objekten zu entdecken: mittels explorativer Faktorenanalyse kann eine Menge von korrelierenden Variablen auf eine kleinere Anzahl von Variablen oder auch eine einzige Variable verdichtet werden, was z.B. bei der Messung komplexer Phänomene mittels mehrerer Indikatoren von Nutzen ist. Mittels Clusteranalyse wiederum ist es möglich, Objekte (z.B. Befragten) nach ihrer Ähnlichkeit bei einer Reihe von Merkmalen (z.B. Einstellungsdimensionen) zu Gruppen zusammenzufassen.

Ziel der LV ist es, die TeilnehmerInnen in die Lage zu versetzen zu einer Fragestellung das jeweils passende multivariate Verfahren auszuwählen, korrekt und nachvollziehbar anzuwenden, und die Ergebnisse inhaltlich und formal korrekt sowie hinreichend genau zu berichten. Die TeilnehmerInnen sollen nach der LV auch in der Lage sein, die Anwendung der vorgestellten Verfahren in der Fachliteratur zu beurteilen und fehlerhafte Analysen oder Interpretationen fundiert und konstruktiv zu kritisieren.

Durch die Anwendung von Statistiksoftware ist es sehr einfach zu Ergebnissen zu kommen - allerdings: um gültige Ergebnisse zu erhalten und diese auch korrekt interpretieren und berichten zu können, benötigen die AnwenderInnen fundiertes Wissen über die Idee, die Einsatzmöglichkeiten, die Voraussetzungen und die die Rechen- und Funktionsweise der Verfahren, sowie über die Ergebnisse der Verfahren, die möglichen Aussagen und der Aussagereichweite und jene Teile der Analyse und der Ergebnisse die zu berichten sind, damit die KollegInnen der "scientific community" deren Qualität einschätzen können.

In der LV wird eine Auswahl multivariater Analyseverfahren besprochen und praktisch angewendet. Der Schwerpunkt der LV liegt auf unterschiedlichen regressionsanalytischen Verfahren (lineare, logistische Regression), deren Grundlagen und deren praktischer Anwendung. Behandelt werden weiters noch Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, sowie Clusteranalyse. Datengrundlage sind unterschiedliche für wissenschaftliche Zwecke frei verfügbare Datensätze wie z.B. EU-SILC oder der European Social Survey (http://www.europeansocialsurvey.org) und werden im Rahmen der LV zur Verfügung gestellt.

Assessment and permitted materials

Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

Minimum requirements and assessment criteria

Übungsaufgaben anhand konkreter Datensätze (Einzelarbeiten)
Erarbeitung einer Regressionsanalyse (Gruppenarbeit)
aktive Mitarbeit

Examination topics

wird in der LV besprochen

Reading list

wird in der LV besprochen und großteils über moodle zur Verfügung gestellt

Association in the course directory

in 905: Ausschließlich für das Pflichtmodul MA M Methoden

Last modified: Mo 14.10.2019 09:28