• Niederhauser Michael

• Niederhauser Michael

Die Lehrveranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Studierende; d.h. Studierende, welche den Kurs "Konzepte multivariater Datenanalysen" bereits besucht haben oder über entsprechende Kenntnisse der multiplen linearen Regression verfügen (siehe Voraussetzungen zur Teilnahme).

Im Zentrum dieser Lehrveranstaltung steht die Anwendung grundlegender statistischer Kenntnisse im Bereich der multivariaten Datenanalyse. In einem ersten Teil werden zentrale Auswertungsstrategien im Zusammenhang mit regressionsanalytischem Vorgehen (u.a. Brutto-Netto-Modell, hierarchische Regressionen, vgl. Kopp & Lois (2012) sowie ausgewählte Grundlagen der Operationalisierung (u.a. Reliabilitätsanalyse) thematisiert. Anschliessend steht die Anwendung der erworbenen Kenntnisse im Zentrum. So die Umsetzung konkreter empirisch-quantitativer Forschungsfragen in statistische und speziell multivariate, regressionsanalytische Auswertungsstrategien, die Durchführung der entsprechenden Analysen mit SPSS (Statistical Programme for the Social Sciences) sowie die theoriebezogene Interpretation und methodenkritische Reflexion der gewonnenen Analyseergebnisse.

Als Leistungsnachweis ist ein Forschungsbericht zu erstellen (Einzelarbeit oder in Kleingruppen), in welchem eine eigene erziehungswissenschaftliche Forschungsfrage unter Verwendung von bestehenden und bereitgestellten Daten (Sekundäranalyse) mittels Verfahren der multivariaten Datenanalyse bearbeitet wird. Ein Teil der Sitzungen ist für die Arbeit an diesem kleinen Forschungsprojekt vorgesehen.

Voraussetzungen zur Teilnahme

Voraussetzung für den Besuch dieser Lehrveranstaltung ist der Besuch der Veranstaltung "Konzepte multivariater Datenanalysen" bzw. "Multivariate Datenanalyse I" (alter Studienplan) oder die Anrechnung einer entsprechenden Veranstaltung (d.h. es werden Kenntnisse zur multiplen linearen Regression vorausgesetzt).

Leistungsnachweis

Regelmässige aktive Teilnahme an den Veranstaltungen

Verfassen eines Forschungsberichts (Einzelarbeit oder in Kleingruppen). Genauere Informationen hierzu werden in der 1. Sitzung vom 21.02.2022 bekannt gegeben.

Lernziele

Nach dem erfolgreichen Besuch dieser Lehrveranstaltung verfügen die Studierenden über die notwendigen theoretischen und praktischen Grundkenntnisse, um empirisch-quantitative Forschungsfragen eigenständig und methodisch angemessen mit regressionsanalytischen Verfahren zu bearbeiten. Folgende Lernziele werden verfolgt:

• Zentrale Auswertungsstrategien im Zusammenhang mit regressionsanalytischem Vorgehen (u.a. Brutto-Netto-Modell, hierarchische Regressionen, vgl. Kopp & Lois (2012) an Beispielen kennen lernen und verstehen (u.a. Ziele & theoretischer Hintergrund, Vorgehen & Probleme/Einschränkungen).
• Grundlagen der Operationalisierung kennen lernen und verstehen & Reliabilitätsanalyse (interne Konsistenz) mit SPSS durchführen können.
• Umsetzen konkreter empirisch-quantitativer Forschungsfragen in Auswertungsstrategien & zur Beantwortung empirisch-quantitativer Fragestellungen Verfahren der multivariaten Regressionsanalyse adäquat einsetzen können.
• Durchführung elementarer multivariater Auswertungsverfahren (u.a. mult. lin. Reg.: Thema der Veranstaltung "Konzepte multivariater Datenanalyse") am PC/Mac mit dem Programmpaket SPSS (Statistical Programme for the Social Sciences) üben.
• Ergebnisse multivariater Analysen darstellen, vor dem Hintergrund von Theorie und Forschungsstand interpretieren und methodenkritisch reflektieren können.

Beginn der Lehrveranstaltung: 21.02.2022

Texte werden während dem Semester passend zu den einzelnen Blöcken auf moodle zur Verfügung gestellt (Informationen dazu werden in der ersten Sitzung vom 21.02.2022 bekannt gegeben).