Module Handbook

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Notes on the module handbook of the department Social Sciences

Die hier dargestellten Studiengang-, Modul- und Kursdaten des Fachbereichs Sozialwissenschaften [SO] befinden sich noch in Entwicklung und sind nicht offiziell.

Die offiziellen Modulhandbücher finden Sie unter https://www.sowi.uni-kl.de/studium/ .

Module SO-01-113-M-6

Methods in-depth (M, 12.0 LP)

Module Identification

Module Number Module Name CP (Effort)
SO-01-113-M-6 Methods in-depth 12.0 CP (360 h)

Basedata

CP, Effort 12.0 CP = 360 h
Position of the semester 1 Sem. in SuSe
Level [6] Master (General)
Language [DE] German
Module Manager
Lecturers
Area of study [SO-SOZ] Sociology
Reference course of study [SO-88A.?-SG#2021] M.A. Soziologie und empirische Sozialforschung mit Schwerpunkt Computational Social Science [2021]
Livecycle-State [NORM] Active

Courses

Type/SWS Course Number Title Choice in
Module-Part
Presence-Time /
Self-Study
SL SL is
required for exa.
PL CP Sem.
2S SO-211.5000-K-5
Causal inference
P 28 h 152 h
REF
ja PL1 6.0 SuSe
2S SO-12-2.1200-K-5
Weiterführende Methoden
P 28 h 152 h
REF
ja PL1 6.0 SuSe
  • About [SO-211.5000-K-5]: Title: "Causal inference"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 152 h
  • About [SO-211.5000-K-5]: The study achievement "[REF] seminar paper" must be obtained.
    • It is a prerequisite for the examination for PL1.
  • About [SO-12-2.1200-K-5]: Title: "Weiterführende Methoden"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 152 h
  • About [SO-12-2.1200-K-5]: The study achievement "[REF] seminar paper" must be obtained.
    • It is a prerequisite for the examination for PL1.

Examination achievement PL1

  • Form of examination: examination in form of partial achievements
  • Examination Frequency: each summer semester

Evaluation of grades

All partial module examinations have to be passed. The module grade is the arithmetic mean of all partial examination grades.


Contents

vertiefende Kenntnisse der Wissenschafts- und Erkenntnistheorie
  • Konzeption und Auswertung von sozialwissenschaftlichen Experimenten und Surveys
  • praktischen Anwendung fortgeschrittener Methoden der Kausalanalyse mit komplexen Datensätzen (z.B. Sozioökonomisches Panel, Familienpanel pairfam)
  • Umgang mit Statistiksoftware (insbesondere R)
Die Veranstaltung vertieft Aspekte des Forschungsdesigns und die Verbindung zur Datenanalyse. Sich daraus ergebende weiterführende Methoden (bspw. Längsschnittdatenanalyse, Mehrebenenanalyse oder Matching) werden aufbauend auf den in der Vorlesung Regressionsanalyse erlangten Kenntnisse vertieft und an praktischen Beispielen mit R eingeübt.

Competencies / intended learning achievements

Es werden in diesem Modul schwerpunktmäßig folgende Kompetenzen gefördert:

− Design von Experimenten und nicht-experimentellen Untersuchungen

− Umgang mit Komplexen Datenstrukturen und modernen statistischen Verfahren

Mit erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage,

− unterschiedliche Forschungsdesigns (z.B. Experimente, Quer- und Längsschnittdesigns) zu unterscheiden und deren Probleme und Möglichkeiten für die Kausalanalyse kritisch zu be- werten,

− komplexe sozialwissenschaftliche Sekundärdatensätze mit dem Statistikprogramm R aufzu- bereiten und zu analysieren,

− fortgeschrittene Methoden der Kausalanalyse (z.B. Panel- und Mehrebenenanalyse, Ereig- nisdatenanalyse, nichtparametrische Matchingverfahren) anzuwenden,

− empirische Forschungsergebnisse sowohl für ein Fachpublikum als auch für die breite Öf- fentlichkeit präzise und verständlich zu dokumentieren (z. B. mit Hilfe von graphischen Darstellungen).

Requirements for attendance of the module (informal)

None

Requirements for attendance of the module (formal)

None

References to Module / Module Number [SO-01-113-M-6]

Course of Study Section Choice/Obligation
[SO-88A.?-SG#2021] M.A. Soziologie und empirische Sozialforschung mit Schwerpunkt Computational Social Science [2021] [Core Modules (non specialised)] Pflichtmodule [P] Compulsory