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230070 UE Specific Multivariate Methods of Analysis in the Social Sciences (2021S)
Continuous assessment of course work
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REMOTE
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 Tu 02.02.2021 00:01 to Mo 22.02.2021 09:00
- Registration is open from Th 25.02.2021 00:01 to Fr 26.02.2021 09:00
- Deregistration possible until Sa 20.03.2021 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Update 03.05.2021 (Covid19): Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende
Datenstand Dez.2020: Bei anhaltenden Einschränkungen im Kontext von Covid 19 werden Einheiten, die aktuell als hybrid geplant sind, auf digitalen Unterricht umgestellt. Beachten Sie bitte die Ankündigungen der Lehrveranstaltungsleitung bzw. die Updates im Vorlesungsverzeichnis.- Monday 17.05. 17:00 - 18:00 Digital (Kickoff Class)
- Friday 04.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Monday 07.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Monday 14.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Friday 18.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Monday 21.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Friday 25.06. 09:00 - 12:15 Digital
- Monday 28.06. 09:00 - 12:15 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Das Ziel der Lehrveranstaltung besteht darin, den Teilnehmer*innen theoretische und anwendungsbezogene Kenntnisse in multiplen Regressionsverfahren (am Beispiel der linearen Regressionsanalyse) zu vermitteln, wobei zwei Grundlogiken der Drittvariablenkontrolle kausale Mechanismen ("Mediation") und subgruppenspezifische Effekte ("Moderation", Test über Interaktionseffekte) im Fokus stehen. Die Teilnehmer*innen sollen in die Lage versetzt werden, eine inhaltliche Fragestellung anhand eines zu Beginn des Semesters bereitgestellten Umfragedatensatzes (pairfam) empirisch zu untersuchen, die Daten entsprechend aufzubereiten, ihre wissenschaftlichen Hypothesen zu testen und die empirischen Befunde professionell und ansprechend darzustellen. Hierzu wird eine Einführung in die Analysesoftware Stata gegeben, welche alle notwendigen Schritte der Datenaufbereitung, -auswertung und -interpretation umfasst. Besonderes Augenmerk wird bei der Ergebnispräsentation auf die automatisierte Generierung aussagekräftiger Tabellen und Grafiken gelegt. Zum Teil werden dazu frei downloadbare Stata-Addons (Erweiterungen) verwendet. Im Laufe des Semesters werden von den Teilnehmer*innen eine Reihe von Übungsaufgaben bearbeitet, die vom Seminarleiter betreut und anschließend gemeinsam besprochen werden. Zusätzlich werden von den Teilnehmer*innen in Absprache mit dem Seminarleiter individuelle Hausarbeiten zu einem vorgegebenen oder selbst gewählten Thema anhand des zur Verfügung gestellten Datensatzes bearbeitet und innerhalb einer definierten Frist abgegeben.
Assessment and permitted materials
Durchführung und schriftliche Ausarbeitung einer empirischen Analyse zu einer spezifischen Fragestellung in Form einer abschließenden Seminararbeit (Individualleistung)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.
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
Schriftliche empirische Seminararbeit im Umfang von ca. 20 Seiten (70%)
Abgabe zweier Übungsaufgaben (je 15%)
Abgabe zweier Übungsaufgaben (je 15%)
Examination topics
Reading list
Kohler, U., & Kreuter, F. (2017). Datenanalyse mit Stata: allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. Berlin: Walter de Gruyter.
Kopp, J. & Lois, D. (2014). Sozialwissenschaftliche Datenanalyse: Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS.
Urban, D., & Mayerl, J. (2018). Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis (5. Aufl.). Wiesbaden: Springer VS.
Kopp, J. & Lois, D. (2014). Sozialwissenschaftliche Datenanalyse: Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS.
Urban, D., & Mayerl, J. (2018). Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis (5. Aufl.). Wiesbaden: Springer VS.
Association in the course directory
in 905: Ausschließlich für das Pflichtmodul MA M Methoden
Last modified: Fr 12.05.2023 00:20