Modulbeschreibung
Forschungsmethoden & Tools II
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Credits:
Arbeitsaufwand (h):
Lernziele:
Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse und Fertigkeiten zum reflektierten Einsatz von Analysesoftware auf der Basis quantitativ und qualitativ orientierter Erhebungsverfahren. Für die qualitative Datenanalyse nutzen die Teilnehmenden f4transkript und f4analyse. Für die quantitative Datenanalyse kommt SPSS zum Einsatz. In verschiedenen Übungen setzen sie sich mit der Datenauswertung auseinander und diskutieren ihre Ergebnisse.
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Forschungsmethoden & Tools I
Modultyp:
Bemerkungen:
Workload[h]
Kontaktstudium: 21
Begleitetes Selbststudium: 0
Unbegleitetes Selbststudium: 69
ECTS-Credits pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Bemerkungen zur Prüfung:
closed book
Hilfsmittel:
- Formelsammlung und Prüfverteilungen werden während der Prüfung bereitgestellt. Ein nicht-programmierbarer Taschenrechner ist zulässig.
Während des Semesters:
Bewertungsart:
Gewichtung:
Schriftliche Modulschlussprüfung: 100%
Bemerkungen:
Kurse in diesem Modul
Forschungsmethoden & Tools II
Kürzel:
Semester:
Lernziele:
Fachkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- Quantitativ und qualitativ orientierte Verfahren der Datenauswertung entsprechend einer spezifischen Fragestellung auswählen und anwenden,
- die Grundlagen der angewandten Statistik und deren Einsatzmöglichkeiten verstehen.
Methodenkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- Qualitativ und quantitativ orientierte Datenerhebungen auf wissenschaftlichem Niveau eigenständig durchführen,
- Datenauswertungen mithilfe einer Analysesoftware forschungsmethodisch korrekt durchführen,
- Eine wissenschaftlich fundierte und praktisch anwendbare Problemlösung erarbeiten.
Selbstkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- eine komplexe wissenschaftliche Problemstellung im Team zielorientiert erarbeiten,
- Auswertungsergebnisse allgemein verständlich aufbereiten und diskutieren.
Sozialkompetenzen
Die Teilnehmenden können:
- Verantwortung für den eigenen und gemeinsamen Lernprozess übernehmen,
- Den Lernprozess überwachen, kontrollieren sowie bewerten.
Plan und Lerninhalt:
Themen-/Lernblock 1: Qualitative Datenauswertung
- Grundlagen der Inhaltsanalyse
- Aufbereitung qualitativer Daten
- Generelles Vorgehen bei der Analyse qualitativer Daten
- Deduktive und induktive Kategorienbildung
Themen-/Lernblock 2: Grundlagen – Deskriptive und induktive Statistik
- Häufigkeitsverteilungen
- Statistische Kennwerte
- Konfidenzintervalle
- Hypothesentests
Themen-/Lernblock 3: Bivariate Assoziationsanalyse
- Kontingenzanalyse
- χ2-Anpassungstest
- Korrelationsanalyse
- Quadrierte Korrelationen als ein Verfahren zur indirekten Wichtigkeitsbestimmung
Themen-/Lernblock 4: Mittelwertvergleiche, Varianzanalyse
- Einstichproben-t-Test
- Vergleich von (un)abhängigen Stichproben
- Varianzanalyse
Themen-/Lernblock 5: Regressionsanalyse
- Einfache lineare Regression
- Binäre logistische Regression
Themen-/Lernblock 6: Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen
- Graphische Darstellung empirischer Daten
- Auswahl geeigneter Diagrammtypen
- Gestaltungsempfehlungen für Diagramme
Unterrichtssprache:
Lehr- und Lernmethoden:
Lehrgespräch, Lehrvortrag, Bearbeitung von Fallbeispielen mithilfe von Analysesoftware, selbständiges Arbeiten in Gruppen
Bibliographie:
Pflichtliteratur:
- Folienskript
Weiterführende Literatur:
- wird auf Moodle bereitgestellt.
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan