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Artikelaktionen

Programm 2022

Nach der erfolgreichen Durchführung der Methodentage 2021 als Online-Workshops werden wir auch in diesem Jahr die Methodentage als Online-Workshops durchführen. Die Workshops werden mit synchronen (Live-Meetings) wie asynchronen Elementen (z.B. Screencasts, Lernvideos o.ä.) die Inhalte vermitteln. Die Kurse finden jeweils von 09.00 bis 17.00 Uhr statt und inkludieren Pausen (Kaffee-/Mittagspausen). Die Links und das Passwort zu den Online-Meetings finden Sie in ILIAS in den entsprechenden Kursen.

Die Anmeldung ist gestartet! Zur Anmeldung.


Insgesamt bieten wir Ihnen 2022 7 Workshops an. Die Workshops decken eine Bandbreite verschiedener Methoden ab, können aber auch als aufeinander aufbauende Kurse genutzt werden, so dass Sie während der Methodentage eine große Möglichkeit an einer diversen Weiterbildung haben. In den Kurzbeschreibungen (weiter unten auf der Seite) finden Sie jeweils das Niveau des Workshops sowie das PC-Icon für Workshops die aktive Mitarbeit in einer Software auf dem eigenen PC einplanen. Die Niveau-Angaben sollen Ihnen als Orientierung dienen, einen für Sie passenden Kurs auszuwählen. Sie sollten bei Ihrer Kurswahl Ihr individuelles Niveau berücksichtigen.

In diesem Jahr haben wir uns entschieden keine Teilnahmegebühren zu erheben. Um trotzdem möglichst vielen Interessierten die Teilnahme zu ermöglichen ist Ihre Teilnahme auf drei Workshops begrenzt.

Sie werden vor den Methodentagen in die entsprechenden ILIAS-Kurse zugelassen, in denen Sie alle Materialien sowie weiteren Informationen finden.

Falls Sie doch nicht an einem der geplanten Workshops teilnehmen können, bitten wir Sie um kurze Abmeldung per .

Kursübersicht 2022


Kursbeschreibungen
Pamina Noack

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Pamina Noack studierte Soziologie und Survey-Statistik in Bamberg. Seit September 2020 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Soziologie an der Universität Düsseldorf. Inhaltlich interessiert sie sich insbesondere für Migrationssoziologie und Diskriminierung. Methodisch liegen ihre Interessen im Bereich des Data Minings sowie Natural Language Processing und der Anwendung dieser Methoden in R.


Einführung in R
10. Oktober 2022

Statistikanalyseprogramme finden vorwiegend in der quantiativen Auswertung und Analyse von sozialwissenschaftlichen Daten Verwendung. Als Open Source Software bietet R Nutzenden die Möglichkeit Daten auf vielfältige Weise aufzubereiten, darzustellen und zu analysieren. R hat sich in den vergangenen Jahren zunehmend zur Standardanwendung für Datenanalyse und statistische Fragestellungen in Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt.

Teilnehmende lernen in diesem Kurs anwendungsorientiert die Verwendung von R und der Oberfläche R Studio. Sie lernen Daten zu importieren, aufzubereiten und grafisch darzustellen. Dafür benötigen die Teilnehmenden neben Ihrem Laptop folgende kostenlose Programme, die Sie bitte vor dem Workshop installieren:

 

Lernziele:

Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops ...

  • ... die Oberfläche von R Studio bedienen.
  • ... beherrschen grundlegende Funktionen in R.
  • ... Daten importieren und aufbereiten.
  • ... Daten deskriptiv analysieren und diese grafisch darstellen.

Erhebung und Auswertung von Social Media-Daten
10. Oktober 2022

Digitalisierung und soziale Medien eröffnen eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten auf Grundlage relativ neuer Datenformen, z.B. in Form von Textdaten und anderen unstrukturierten Daten. Vor diesem Hintergrund richtet sich der Workshop primär an anwendungsorientierte Teilnehmende mit grundlegenden Erfahrungen im Bereich der empirischen Sozialforschung, die einen Einstieg in die systematische Erfassung und quantitative Analyse von Social Media-basierten Textdaten suchen. Der Kurs ist aber auch geeignet für Teilnehmende, die ihr bisheriges Wissen im Bereich empirischer Sozialforschung auffrischen und/oder durch innovative Verfahren erweitern möchten. Systematische Anwendungs- und Übungselemente erleichtern den Transfer des im Workshop erworbenen Wissens in die eigene Forschungspraxis.

 

Lernziele:

Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops …

  • ... grundlegend textbasierte Social Media-Daten (wie z.B. Twitter- und Youtube-Kommentare oder Tweets) erfassen.
  • ... mithilfe von Computersoftware Social Media-Daten grundlegend inhaltsanalytisch aufbereiten und auswerten.
Prof. Dr. Elmar Schlüter

SchlueterProf. Dr. Elmar Schlüter hat die Professor für Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der international vergleichenden Sozialforschung am Institut für Soziologie inne. Zuvor war er an den Universitäten Mannheim und Köln.

Manuel Kleinert

 

Manuel Kleinert arbeitet seit April 2018 als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Methoden der international vergleichenden Sozialforschung am Institut für Soziologie der Justus-Liebig-Universität Gießen. Zuvor studierte er Politikwissenschaft an der Universität Bamberg, Osaka und Tokyo. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich quantitativer Sozialforschung, insbesondere dem Feld der Computational Social Sciences.

Einführung in die Netzwerkanalyse
11. Oktober 2022

Spätestens seit Aufkommen der „sozialen“ Netzwerke versteht man Beziehungen zwischen einzelnen Akteuren auch als Netzwerke. Die (soziale) Netzwerkanalyse beschäftigt sich mit der Analyse und Darstellung von Daten, die solche Verbindungen zwischen Akteuren erfassen. Das Ziel dabei ist, diese komplexen Datenstrukturen zu veranschaulichen und zu interpretieren. Zentrale Fragen der Netzwerkanalyse sind beispielsweise: Wer befindet sich im Kern des Netzwerks? Wer hält das Netzwerk zusammen? Welche Subgruppen gibt es?

 

In diesem Workshop durchlaufen die Teilnehmenden die einzelnen Schritte zur Durchführung einer Netzwerkanalyse. Von den Anforderungen an die Datenstruktur über die Datenaufbereitung und Einspeisung in das Analysetool bis zur graphischen Darstellung und der Berechnung zentraler Maßzahlen eines Netzwerkes. An die Interpretation der berechneten Maßzahlen schließt sich eine kritische Relexion der Netzwerkanalyse und ihrer Instrumente an.

 

Alle Analyseschritte führen die Teilnehmenden dabei praxisnah auf Ihrem eigenen Laptop durch. Dafür benötigen die Teilnehmenden neben Ihrem Laptop folgende Programmkomponenten, die Sie bitte bereits vor dem Workshop installieren:

  • ein Tabellenprogramm (Excel, LibreOffice, etc.)
  • das Netzwerkanalyse-Programm Gephi (www.gephi.org)
  • eine Aktuelle Java-Version (www.java.com)

Bitte melden Sie sich vor Beginn des Workshops bei mir, falls Sie Probleme haben sollten, die einzelnen Komponenten zu installieren.

 

Lernziele:

Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops …

  • ... den Aufbau und die Anforderungen an Daten für eine Netzwerkanalyse benennen.
  • ... Netzwerkdaten in Gephi graphisch darstellen und zentrale Maßzahlen des Netzwerks berechnen.
  • ... zentrale Maßzahlen eines Netzwerks beschreiben und interpretieren.
  • ... die Methode der Netzwerkanalyse kritisch reflektieren.

    Einführung in die Mehrebenenanalyse mit R
    11. & 12. Oktober 2022

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    Die Mehrebenenanalyse gewinnt in den Sozialwissenschaften immer mehr an Bedeutung. Wie stehen Wirtschaftskrisen und länderspezifische Anstiege an Fremdenfeindlichkeit im Zusammenhang? Wie beeinflussen bestimmte Lehrmethoden in Klassen das Lernverhalten der Schüler*innen? Wie wirken sich unterschiedliche Firmenpolitiken auf die Motivation von Mitarbeiter*innen aus? All diese Fragen beziehen sich auf das Zusammenspiel mehrerer Wirkungsebenen, zum Beispiel Individuen in Ländern, Schüler*innen in Klassen oder Mitarbeiter*innen in Firmen und lassen sich mittels Mehrebenenenlaysemethoden beantworten.

    In diesem Workshop durchlaufen die Teilnehmenden den Forschungsprozess von Mehrebenenanalyse Studien. Beginnend mit der Wahl der Forschungsfrage, über die Formulierung von Hypothesen, bis zu praktischen Analyseübungen mit ländervergleichenden Daten werden die Teilnehmenden mit der Programmiersprache R in die Grundlagen der Mehrebenenanalyse eingeführt. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf einer korrekten Interpretation des Outputs, sowie einiger geeigneten Darstellung dessen. Dabei wird neben vorbereiteten Beispielen immer wieder auf potentielle Forschungsfragen der Teilnehmenden eingegangen, um ein praktisches Gefühl für die Methode zu entwickeln. Vorkenntnisse in R sind hierbei von großem Vorteil.

     

    Teilnehmende ohne Vorkenntnisse können den Workshop "Einführung in R" besuchen.


    Die Teilnehmer*innen benötigen neben Ihrem Laptop folgende Programmkomponenten, die sie bereits vor dem Workshop installieren sollten:

    Bei Problemen bezüglich der Installation der Komponenten melden Sie sich bitte vor Beginn des Workshops bei der Dozentin (sonja.scheuring@uni-bamberg.de).

     

    Lernziele des Workshops:

    Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops …

    • ... verstehen, für welche Art von Forschungsfragen sich die Mehrebenenanalyse eignet und wie sich Hypothesen in diesem Kontext formulieren lassen.
    • ... two-step Modelle – als „simpelste“, aber anschaulichste Form der Mehrebenenenalyse – korrekt schätzen, darstellen und den Output interpretieren.
    • ... simultan geschätzte lineare Mehrebenenregressionsmodelle – der „goldene Standard“ in der Literatur – korrekt schätzen, darstellen und den Output interpretieren.
    • ... ebenübergreifende Interaktionseffekte darstellen und verstehen.
    • ... die Anwendung spezifischer Mehrebenenmodelle vor dem Hintergrund aktueller Forschung kritisch hinterfragen, sowie auf eigene Forschungsfragen anwenden und umsetzen.

     

    Sonja Scheuring

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    Sonja Scheuring war wissenschaftliche Mitarbeiterin im SECCOPA Projekt „The socio-economic consequences of temporary employment: A comparative panel data analysis“ am Lehrstuhul für Soziologie (insb. Methoden der empirischen Sozialforschung) der Universität Bamberg. Zuvor studierte sie Soziologie (BA 2016) und Survey Statistik (MSc 2018) an der Universität Bamberg. Ihre Forschungsschwerpunkte sind soziale Ungleichheit, befristete und atypische Beschäftigung sowie international vergleichende Sozialforschung. Derzeit arbeitet Sie für den Betreiber eines Immobilienportals.

    Dr. Frederick de Moll

    MollDr. Frederick de Moll ist Postdoctoral Researcher in der Research Unit Education, Culture, Cognition and Society an der Universität Luxemburg. Zuvor arbeitete er im Fachbereich Erziehungswissenschaften an der Goethe-Universität in Frankfurt, an der er 2016 die Promotion erlangte.

    Qualitative Datenanalyse für Fortgeschrittene
    11. & 12. Oktober 2022

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    Der Workshop dient der Einübung der Auswertung klassischer qualitativer Daten (Transkriptionen, Dokumente, Pressetexte etc.). Er richtet sich an fortgeschrittene Studierende und Promovierende, die bereits eine Einführungsveranstaltung in qualitative Methoden besucht und sich praktische Unterstützung bei der Datenauswertung wünschen. Zugleich sind alle willkommen, die einen tieferen Einblick in qualitative Methoden erhalten möchten. Im Workshop wird großer Wert darauf gelegt, den unterschiedlichen Voraussetzungen der Teilnehmenden Rechnung zu tragen.

    Im ersten Teil des Workshops werden die theoretischen Grundlagen qualitativer Sozialforschung rekapituliert und ein Einblick in methodische Zugänge gegeben. Im Mittelpunkt des Workshops steht die Kordierarbeit im Rahmen von Grounded-Theory-Methodologie und wissenssoziologischer Diskursanalyse. Auch inhaltsanalytische Vorgehensweisen werden diskutiert. Im zweiten Teil üben wir gemeinsam die Analyse qualitativer Daten, wobei wir mit dem Programm MaxQDA in der Version 2020 arbeiten.

    Die Teilnehmenden werden gebeten, nach Möglichkeit eigenes Material in den Workshop einzubringen und der Workshop-Leitung hierzu eine Woche vor Beginn Vorschläge per E-Mail zuzuschicken. Bitte bereiten Sie sich auch darauf vor, zu Beginn des Workshops kurz über Ihre eigenen Interessen und Arbeitsschwerpunkte zu berichten. Geplant ist, zunächst gemeinsam anhand von Beispielmaterial erste Schritte in der Datenauswertung zu unternehmen und anschließend ausgewähltes Material von zwei Teilnehmenden zu analysieren. Gleichwohl soll der Ablauf flexibel gestaltet und auch an kurzfristig artikulierte Bedürfnisse der Teilnehmenden angepasst werden.

    Die Teilnehmenden erlernen vor allem, wie sie ein Kategoriensystem anlegen, Textsegmente kodieren, Memos schreiben sowie die in MaxQDA verfügbaren Visualisierungstools nutzen können. Zum Abschluss des Workshops werden offene Fragen der Teilnehmenden besprochen, wobei auch auf aktuelle Herausforderungen bei der Datenauswertung eingegangen wird.

     

    Eine MaxQDA-Lizenz wird für den Zeitraum des Workshops zur Verfügung gestellt. Genaue Hinweise zur Installation finden Sie in ILIAS.

     

    Lernziele des Workshops:

    Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops …

    • ... die paradigmatischen Grundlagen qualitativer Sozialforschung verstehen.
    • ... sich und ihre Arbeit bzw. ihre Forschungsinteressen in diesem Spektrum verorten.
    • ... die wichtigsten Techniken qualitativer Datenauswertung anwenden (Kodieren, Memos verfassen).
    • ... haben einen Überblick über die zentralen Funktionen von MaxQDA.
    • ... kennen die Möglichkeiten und Grenzen der computergestützten Datenauswertung.

     

    Einführung in Strukturgleichungsmodelle
    13. & 14. Oktober 2022

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    Dieser Workshop ist eine Einführung in die Strukturgleichungsmodellierung (SEM). SEM ist eine Ansammlung von statistischen Methoden für die Modellierung von Beziehungen zwischen Variablen. SEM kombiniert die traditionelle lineare Regression mit konfirmatorischer Faktorenanalyse. Im Unterschied zu ‚normalen‘ linearen Regressionsmodellen, können komplexe Mediationsmodelle (mit mehreren abhängigen Variablen) simultan geschätzt werden. Desweiteren ermöglicht SEM die Miteinbeziehung von nichtbeobachteten (sog. latenten) Einflüssen. Latente Variablen werden mitunter dafür eingesetzt, um auf die gemeinsame valide Varianz mehrere Indikatoren zu schließen. Es passiert also eine Zerlegung der validen, auf das latente Konstrukt zurückzuführenden Varianz und des Fehlerterms, d.h. diejenige Varianz, die nichts mit dem interessierenden latenten Konstrukt zu tun hat. Beziehungen können zwischen den Fehlerbereinigten latenten Konstrukten modelliert werden, um bspw. das sog. attenuation Bias entgegenzuwirken.

    Der Workshop gibt einen Überblick über die Vorteile und Anwendungsbereiche von SEM, zeigt die Umsetzung von herkömmlichen linearen Regressionsmodellen und konfirmatorischen Faktorenanalysen in SEM, sowie die Kombination beider Methoden in einem vollständigen SEM. Dabei wird auf Themen wie: Spezifikation, Identifikation, Schätzung, Modellfit, Re-Spezifikation, Modellnotation, Pfadmodelle, usw. eingegangen.

    Die Umsetzung von SEMs wird mit dem lavaan Paket für R gezeigt. Lavaan ist eine vollwertige Software für die Spezifikation und Schätzung von SEMs, dass, genauso wie R, komplett kostenlos erhältlich ist. TeilnehmerInnen des Workshops benötigen keine Vorkenntnisse in R. 

     

    Lernziele:

    Die Teilnehmenden können bei aktiver Teilnahme am Ende des Workshops ...

    • ... die Logik der Modellschätzung verstehen (Maximum Likelihood, Least Squares).
    • ... Modellfit beurteilen.
    • ... lokale Probleme im Modell erkennen und beheben.
    • ... Pfadmodelle verstehen und erstellen.
    • in lavaan ...
      • ... lineare Regressionsmodelle und Mediationsmodelle umsetzen.
      • ... konfirmatorische Faktorenanalyse umsetzen.
      • ... lineare Regression mit konfirmatorischer Faktorenanalyse kombinieren und umsetzen.
    Henrik Andersen

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    Henrik Andersen studierterte Sozial- bzw. Politikwissenschaft an der Universität Stuttgart. Von 2015 bis 2018 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Kaiserslautern und seit Oktober 2018 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Empirische Sozialforschung am Institut für Soziologie der TU Chemnitz. Methodisch liegen seine Interessen in der Anwendung von konfirmatorischen Faktoranalysen und Strukturgleichungsmodellen. Seine Dissertation schreibt er zum Thema "Using Causal Inference Models and Implicit Measurements to InvestigateSocial Desirability Bias in Surveys".

    Dr. Felix Knappertsbusch

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    Dr. Felix Knappertsbusch ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg. Zuvor promovierte er an der Universität Marburg und arbeitete an der Justus-Liebig-Universität Gießen. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der methodischen Weiterentwicklung und Anwendung von Mixed Methods-Ansätzen in der empirischen Sozialforschung.

    Mixed Methods: Methodenintegrative Forschung planen und umsetzen
    13. & 14. Oktober 2022

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    Die Kombination unterschiedlicher Datenerhebungs- und Analyseverfahren in Mixed-Methods-Designs birgt erhebliches Erkenntnispotential, geht aber auch mit besonderen Herausforderungen einher. Nach einer Einführung in die methodologischen Grundlagen multimethodischer Forschung erarbeiten die Teilnehmer*innen dieses Workshops zunächst Grundfragen und Hauptdimensionen methodenintegrativer Forschungsdesigns, von der Entwicklung entsprechender Fragestellungen, über typische Varianten und Funktionen der Methodenverknüpfung, bis hin zur Wahl angemessener Sampling-, Erhebungs- und Analyseverfahren. Im zweiten Teil der Veranstaltung liegt der Fokus dann auf der praktischen Umsetzung von Methodenintegration. Anhand von bereitgestelltem Datenmaterial wird die Kombination qualitativer und quantitativer Analyseverfahren erprobt. Der Workshop schließt mit einem Ausblick auf Möglichkeiten zur Darstellung von Ergebnissen methodenintegrativer Forschung.

     

    Eine MaxQDA- & SPSS-Lizenz wird für den Zeitraum des Workshops zur Verfügung gestellt. Genaue Hinweise zur Installation finden Sie in ILIAS.

     

    Lernziele des Workshops:

    Die Teilnehmenden können am Ende des Workshops …

    • ... Ursprünge und methodologische Grundlagen methodenintegrativer Forschung verstehen.
    • ... Hauptdimensionen integrativer Forschungsdesigns verstehen und planerisch anwenden.
    • ... Grundlagen der Verknüpfung qualitativer und quantitativer Verfahren in Datenanalyse und Ergebnispräsentation erkennen und verstehen.
    • ... Herausforderungen und Probleme methodenintegrativer Forschung erkennen und kritisch reflektieren.