Angewandte Datenanalyse

Angewandte Datenanalyse in den empirischen Humanwissenschaften


Die Analyse von empirischen Daten ist zentraler Bestandteil der sozialwissenschaftlichen Forschung. Dabei stellen sich Herausforderungen wie Mehrebenenstrukturen (z.B. Kinder in Schulklassen, Patienten in Kliniken, Teams in Organisationen) oder messfehlerbereinigte Auswertungen auf Konstruktebene (z.B. konfirmatorische Faktorenanalyse, latente Veränderungsmessung).

Dieser Workshop bietet eine anwendungsbezogene Einführung und Vertiefung in gängige multivariate Analyseverfahren. Ziel der Veranstaltung ist die sichere Anwendung von modernen Datenanalyseverfahren im Rahmen der eigenen Forschungsarbeit.

Die Veranstaltung ist in mehrere Abschnitte gegliedert zu Themen wie Mehrebenenanalyse und Strukturgleichungsmodelle, wobei bei der Themenwahl auf Wünsche der Teilnehmer/innen eingegangen wird. Übungen werden nach Möglichkeit mit dem eigenen Laptop durchgeführt. Auch konkrete Datenanalysen aus Promotionsprojekten können in die Veranstaltung integriert werden.

Der Workshop wird von GradUS in Kooperation mit der Beratungsstelle "Forschende Lehre mit komplexen Datensätzen" angeboten. Für den Besuch der Veranstaltung werden statistische Grundkenntnisse (Korrelation, ANOVA, lineare Regression, explorative Faktorenanalyse) vorausgesetzt.

 

Infos zur Veranstaltung


Datum:  jeweils dienstags 05./19. Mai, 02./16./30. Juni
              und 14. Juli 2015 (14-tägig)


Uhrzeit: jeweils 18.15-19.45 Uhr


Ort: Geb. A2 4, Raum 2.16 (Seminarraum IIa)


Kosten: 30 Euro (abzgl. GradUS-Guthaben; s.u.)


Anmeldung: siehe Infos rechts oben (max. 20 Teilnehmer/innen)

 

Bitte beachten Sie

Hinweise zum GradUS-Guthaben und zur Teilnahme an den Workshops

Referent:


Dr. Johannes Schult, Dipl.-Psych., Master in Quantitative Analysis in the Social Sciences, wissenschaftlicher Mitarbeiter in der FR Bildungswissenschaften an der UdS, Publikationen u.a. zu den Themen Umgang mit komplexen Datensätzen, multivariate Statistik sowie Testtheorie und Testkonstruktion.