Konzepte multivariater Datenanalysen

  • Teaching

    Details

    Faculty Faculty of Humanities
    Domain Educational Sciences
    Code UE-L23.00523
    Languages German
    Type of lesson Seminar
    Level Master
    Semester SA-2022

    Schedules and rooms

    Summary schedule Monday 13:15 - 15:00, Hebdomadaire (Autumn semester)

    Teaching

    Responsibles
    • Niederhauser Michael
    Teachers
    • Niederhauser Michael
    Description

    Programmübersicht

    Multivariate statistische Verfahren sind Teil des Methodenrepertoires der empirisch-quantitativen Sozialforschung. Wenn das Ziel in der Erklärung erziehungswissenschaftlicher Sachverhalte liegt, reichen bivariate Analysen in der Regel nicht aus, da mehrere Einflussfaktoren bzw. unabhängige Variablen zu berücksichtigen sind. So lässt sich über den Einsatz multivariater Analyseverfahren zeigen, dass sich migrationsspezifische Unterschiede in schulischen Leistungen zu einem gewissen Teil auf Unterschiede in Hintergrundmerkmalen der Schülerpopulation und Schulmerkmalen zurückführen lassen.

    Ziel dieser Lehrveranstaltung ist die Vermittlung grundlegender statistischer Kenntnisse und Kompetenzen im Bereich multivariater regressionsanalytischer Verfahren. Aufbauend auf Kenntnissen der deskriptiven und bivariaten Statistik (u.a. Korrelationsanalyse) werden theoretische Grundlagen der multivariaten Datenanalyse vermittelt und mit der multiplen linearen Regression exemplarisch ein zentrales multivariates Auswertungsverfahren vorgestellt. Dazu wird in der Veranstaltung zunächst in die Methode der einfachen linearen Regression eingeführt, wobei die einzelnen Schritte der Anwendung mit dem Statistikprogramm SPSS im Rahmen von Übungsaufgaben durchgeführt werden. Anschliessend widmet sich die Veranstaltung der multiplen linearen Regression. Vermittelt werden theoretische Grundlagen (u.a. Grundprinzip, Berücksichtigung multipler Abhängigkeiten & Konstanthaltung unabhängiger Variablen, Bestimmung multipler Regressionskoeffizienten, Annahmen) wie auch die Durchführung mit SPSS.

    Gelegenheit zur forschungspraktischen Anwendung der in dieser Veranstaltung erworbenen Kenntnisse besteht im Frühlingssemester SP 2023 in der Veranstaltung „Angewandte empirische Sozialforschung für Fortgeschrittene: Anwendung multivariater Verfahren im Rahmen einer Sekundäranalyse“. Entsprechend ist der vorherige Besuch der Veranstaltung „Konzepte multivariater Datenanalysen“ Voraussetzung für den Besuch der Lehrveranstaltung „Angewandte empirische Sozialforschung für Fortgeschrittene: Anwendung multivariater Verfahren im Rahmen einer Sekundäranalyse“ im SP 2023.

     

    Voraussetzungen zur Teilnahme

    Ein grundlegendes Verständnis empirisch-quantitativer Sozialforschung (u.a. Operationalisierung & Messen (i.S. Skalenniveau), Theorie der Zufallsstichprobe), statistische Vorkenntnisse (deskriptive & bivariate Statistik; u.a. zentrale Tendenz & Streuung, bivariate Korrelationsanalyse & Konzept der statistischen Signifikanz) sowie der Umgang mit SPSS werden in der Veranstaltung „Konzepte multivariater Datenanalysen“ vorausgesetzt.

    Entsprechend ist der Besuch der Veranstaltung „Methoden der quantitativen Sozialforschung I & II“ (Bachelorstudium, Ergänzungsprogramm Master) oder an anderen vergleichbaren Veranstaltungen Voraussetzung für den Besuch dieser Veranstaltung. Der Auffrischung der Kenntnisse zu den oben erwähnten Inhalten ist die zweite Sitzung zu Beginn des Semesters gewidmet. Des Weiteren werden auf Moodle ausgewählte Materialien zur Repetition im Selbststudium zur Verfügung gestellt.

     

    Leistungsnachweis

    Für den Erwerb des Leistungsnachweises obligatorisch sind:

    • regelmässige aktive Teilnahme am Seminar (inkl. Lektüre der angegebenen Texte)
    • das Verfassen einer schriftlichen Arbeit (genauere Informationen dazu werden in der ersten Sitzung vom 26.09.2022 bekannt gegeben).
    Training objectives

    Folgende Lernziele werden in dieser Veranstaltung verfolgt:

    • Elementare Begriffe, grundlegendes Konzept und zentrale Auswertungsverfahren der multivariaten Datenanalyse, im Speziellen der multiplen linearen Regression, aus theoretisch-statistischer sowie anwendungsorientierter Perspektive kennen lernen und verstehen.
    • Multiple lineare Regression mit dem Programmpaket SPSS (Statistical Programme for the Social Sciences) selbständig durchführen können.
    • Ergebnisse der multiplen linearen Regression (u.a. Koeffizienten) verstehen und beschreiben können.
    Comments

    Beginn der Lehrveranstaltung: 26.09.2022

    Softskills No
    Off field Yes
    BeNeFri Yes
    Mobility No
    UniPop No

    Documents

    Bibliography

    Texte werden während dem Semester passend zu den einzelnen Blöcken auf Moodle zur Verfügung gestellt (Informationen zum Zugang werden in der ersten Sitzung vom 26.09.2022 bekannt gegeben).

  • Dates and rooms
    Date Hour Type of lesson Place
    26.09.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    03.10.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    10.10.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    17.10.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    24.10.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    31.10.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    07.11.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    14.11.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    21.11.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    28.11.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    05.12.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    12.12.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
    19.12.2022 13:15 - 15:00 Cours PER 21, Room B230
  • Assessments methods

    Examen - SA-2022, Session d'hiver 2023

    Assessments methods By rating, By success/failure

    Examen - SP-2023, Session d'été 2023

    Assessments methods By rating, By success/failure

    Examen - SP-2023, Autumn Session 2023

    Assessments methods By rating, By success/failure

    Examen - SA-2023, Session d'hiver 2024

    Assessments methods By rating, By success/failure
  • Assignment
    Valid for the following curricula:
    Education / Psychology 90 [MA]
    Version: SA20_MA_VP_de_v01
    Pflichtmodule > Theoretische und methodische Vertiefung

    Educational Sciences 90 [MA]
    Version: SA21_PA_VP_bil_v01
    B2 Compétences de recherche

    Educational Sciences 90 [MA]
    Version: SA14_PA_VP_bil_v02
    Tronc commun > Grundpfeiler - De > Forschungskompetenz

    Educational Sciences 90 [MA]
    Version: SA20_MA_VP_de_v01
    Grundpfeiler > Forschungskompetenz

    German 120
    Version: SA16_BA_dt_V02
    Soft Skills