Aufbauend auf den Inhalten der Übung Quantitative Methoden I, werden in der Übung Quantitative Methoden II aktive Methodenkompetenzen vermittelt.

Computergestützt werden grundlegende Verfahren der uni- und bivariaten deskriptiven Statistik sowie der linearen Regression vermittelt und angewendet. Es erfolgt zudem eine Einführung/Wiederholung grundlegender Befehle zur Datenaufbereitung und -analyse mit dem statistischen Softwareprogramm STATA. Um die konkrete Anwendung dieser statistischen Verfahren zu erlernen, arbeiten die Studierenden mit den PISA 2018 Daten. Auf Grundlage der im Sommersemester jeweils in Arbeitsgruppen gewählten Forschungsfrage und abgeleiteten Forschungshypothesen liegt der Schwerpunkt in diesem Semester auf der Durchführung der empirischen Analyse. Hierfür werden die je Arbeitsgruppe/Person entwickelten Forschungshypothesen mit Hilfe der Daten operationalisiert und modelliert. In Vorbereitung des finalen Forschungsberichts sollen alle Arbeitsgruppen in der letzten Sitzung den aktuellen Bearbeitungsstand im Rahmen von Abschluss-Präsentationen vorstellen.

Ziel der Veranstaltung ist es, die folgenden Kompetenzen zu fördern:

(1) Hypothesen aus theoretischen Perspektiven nachvollziehbar ableiten und mit Hilfe von Sekundärdaten operationalisieren.

(2) Daten mit Hilfe von Stata aufbereiten und eigene Analysen durchführen.

(3) Statistische Ergebnisse verständlich darstellen sowie inhaltlich korrekt interpretieren und diskutieren.

Aufgrund des anwendungsorientierten Charakters wird das Seminar als Präsenzveranstaltung im Methodenlabor stattfinden. Da die Teilnehmer*innenzahl aufgrund des Hygienekonzepts der Universität dort begrenzt ist, wird das Seminar bei mehr als 12 Teilnehmer*innen in zwei Gruppen geteilt, die getrennt voneinander unterrichtet werden.

Kohler, U., & Kreuter, F. (2016). Datenanalyse mit Stata: allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. Oldenbourg: De Gruyter.

Wolf, C., & Best, H. (2010). Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS.

Schnell, R., &   Hill P. B., & Esser, E., (2019) Methoden der empirischen Sozialforschung, Oldenbourg Wissenschaftsverlag

Da die Übungen auf der Veranstaltung Quantitative Methoden I aus dem Sommersemester 2020 aufbauen, müssen sich die Studierenden wieder zu ihrem jeweiligen Kurs anmelden. Pro Kurs werden die Teilnehmer*innen (wieder) in zwei kleinere Gruppen von bis zu 12 Personen geteilt, sodass die Präsenzlehre und die Arbeit mit STATA im Methodenlabor erfolgen kann. Teile der Übung, für die STATA nicht erforderlich ist, können im Selbststudium erarbeitet werden. Außerdem besteht bei den Präsenztreffen im Methodenlabor die Möglichkeit Fragen zu stellen.

Die Präsenztreffen werden wöchentlich, zu den in Friedolin angekündigten Kurszeiten, stattfinden.

Eine Vertiefung der Inhalte der Übungen erfolgt jeweils in begleitenden Tutorien, deren Besuch ausdrücklich empfohlen wird. Die Tutorien finden in Präsenz in Kleingruppen im Methodenlabor statt. Jedem Seminar ist ein Tutorium zugeordnet:

Kurs 1 Büchner: Do 12-14 Uhr, Tutorium Do 16 -18 Uhr, Tutorin: Frau Möhrke

Kurs 2 Seipelt: Do 10-12 Uhr, Tutorium Do 14-16 Uhr, Tutorin: Frau Möhrke

Kurs 3 Nold: Do 8-10 Uhr, Tutorium Do 18 -20 Uhr, Tutor: Herr Greiner

Kurs 4 Nold: Fr   8-10 Uhr, Tutorium Di 18-20 Uhr, Tutor: Herr Greiner

Eine Anmeldung für die Tutorien über Friedolin ist nicht erforderlich. Die Einteilung erfolgt zu Beginn des Semesters.

Personen, die hinsichtlich Covid-19 als Risikopersonen gelten, brauchen die Präsenzseminare und Tutorien nicht zu besuchen. Genauere Regelungen für Risikopersonen werden zu Beginn des Semesters bekannt gegeben.

Für Studierende, die das Modul VOR dem WiSe 17/18 begonnen haben und die Veranstaltung damit als Teil des Moduls BASOZ 31 belegen: Klausur (Prüfungsnummer 102172).

Für Studierende, die das Modul AB dem WiSe 17/18 begonnen haben und die Veranstaltung damit als Teil des Moduls BASOZ 31c belegen: Forschungsbericht (Prüfungsnummer 102192, Prüfungszulassung nach erfolgreichen semesterbegleitenden Abgabe von Übungen aus Methoden I und II).