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-01-2121-M-5

Methoden der empirschen Sozialforschung (M, 13.0 LP)

Module Identification

Module Number Module Name CP (Effort)
SO-01-2121-M-5 Methoden der empirschen Sozialforschung 13.0 CP (390 h)

Basedata

CP, Effort 13.0 CP = 390 h
Position of the semester 2 Sem. from WiSe/SuSe
Level [5] Master (Entry Level)
Language [DE] German
Module Manager
Lecturers
Area of study [SO-ESR] Empirical Social Research
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.
2V SO-2.1110-K-5
Regressionsanalyse
P 28 h 62 h - - no 3.0 WiSe
2U SO-12-2.1112-K-5
Regressionsanalyse
P 28 h 92 h - - no 4.0 WiSe
2S SO-12-2.1200-K-5
Weiterführende Methoden
P 28 h 152 h - - no 6.0 SuSe
  • About [SO-2.1110-K-5]: Title: "Regressionsanalyse"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 62 h
  • About [SO-12-2.1112-K-5]: Title: "Regressionsanalyse"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 92 h
  • About [SO-12-2.1200-K-5]: Title: "Weiterführende Methoden"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 152 h

Examination achievement PL1

  • Form of examination: written exam (Klausur) (60-90 Min.)
  • Examination Frequency: each semester
    Klausur Regressionsanalyse

Examination achievement PL2

  • Form of examination: homework/term paper
  • Examination Frequency: each semester
    zu Regressionsanalyse und weiterführende Methoden

Contents

  • Multivariate Regressionsanalyse mit metrischen und kategorialen abhängigen Variablen
  • Regressionsdiagnostik
Durchführen von Analysen mit den in der Vorlesung „Regressionsanalyse“ behandelten statistischen Verfahren mit R. Grafische Darstellung von Ergebnissen.
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

Die Studierenden kennen die Besonderheiten in der Konzeption, Durchführung und Auswertung sozi-alwissenschaftlicher Umfragen. Sie können sich kritisch eine Position zu konkurrierenden Methoden bilden. Sie können einfache und fortgeschrittene Regressionsverfahren anwenden und eine eigen-ständige Analyse anfertigen.

Requirements for attendance of the module (informal)

None

Requirements for attendance of the module (formal)

None

References to Module / Module Number [SO-01-2121-M-5]

Course of Study Section Choice/Obligation
[SO-88A.646-SG] M.A. Integrative Social Science [Section (non-specific)] M.A. Integrative Sozialwissenschaft (ab WS 20/21) [P] Compulsory