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Modul "Methoden der quantitativen Sozialforschung"
Dieses Modul wird im Sommersemester angeboten und für das 2. Fachsemester empfohlen. Das Modul hat einen Bestandteil: ein Seminar mit einer abschließenden Modulprüfung.
Qualifikationsziele:Die Studierenden haben das Prinzip der Inferenzstatistik verstanden. Sie wissen wie man Kennwerte in der Population schätzt, statistische Hypothesen aufstellt und diese inferenzstatistisch testet. Sie kennen die Unsicherheit beim Schließen auf die Population und können diese quantifizieren. Zudem können sie für eine konkrete Fragestellung ein geeignetes inferenzstatistisches Verfahren auswählen und ausgewählte inferenzstatistische Verfahren auf Fragestellungen anwenden, interpretieren und Schlussfolgerungen für die Fragestellung ziehen. Sie beherrschen eine Statistiksoftware und können damit sowohl deskriptive als auch inferenzstatistische Verfahren umsetzen. |
Inhalte:Inhaltlich knüpft das Modul an die quantitativen Grundlagen an, die im Modul “Methoden der empirischen Sozialforschung” bearbeitet wurden. Es werden die Konzepte der Inferenzstatistik (z. B. Standardfehler, Konfidenzintervall, p-Wert, alpha-Fehler, Teststärke, Wahl eines Signifikanztests) vermittelt und anhand verschiedener inferenzstatistischer Verfahren (z. B. t-Test für unabhängige Stichproben, multiple Regression) vermittelt. Die Studierenden werden zudem in eine Statistiksoftware eingeführt und deren Nutzung wird sowohl für deskriptive als auch inferenzstatistische Methoden dargestellt. Sie haben die Gelegenheit die Methoden in der Statistiksoftware an konkreten Beispielen anzuwenden und die Interpretation der Ergebnisse zu üben. |
Typische Fragestellungen in diesem Modul:
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Was sind inferenzstatistische und multivariate Verfahren? Wie und wann werden sie angewandt?
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Wie lassen sich eigene Forschungsfragestellungen in empirische Untersuchungsdesigns übersetzen und mit Hilfe von computergestützten Analyseverfahren auswerten?
- Sedlmeier, P. & Renkewitz, F. (2013). Forschungsmethoden und Statistik (2. aktualisierte und erweiterte Auflage). München: Pearson.
- Luhmann, M. (2013). R für Einsteiger. Weinheim: Beltz.