Quantitative Methoden 2

Kurzbeschreibung: Nachdem in den Semestern zuvor die methodischen und statistischen Grundlagen der empirischen Sozialforschung gelegt wurden, werden in diesem Modul hypothesenprüfende Verfahren für zwei und mehr Gruppen in abh?ngigen und unabh?ngigen Studiendesigns behandelt. Es werden univariate, wie multivariate Verfahren vorgestellt. Au?erdem wird in diesem Semester die Nutzung von Computerprogrammen (SPSS) für statistische Auswertungen vertieft. Ferner werden die deskriptiven Verfahren Cluster- und Faktorenanalyse behandelt.

Lehrinhalte

1. Induktive Statistik - Grundlagen
1.1 Fehlerarten
1.2 Hypothesenformulierung und -prüfung
1.3 Prüfverteilungen (Standardnormalverteilung, t-Verteilung, Chi?-Verteilung, F-Verteilung)
1.4 Vorgehen am Beispiel des einfachen t-Tests
1.5 Arten von Signifikanztests
2. Univariate Methoden:
2.1 Verfahren für den Vergleich zweier unabh?ngiger Gruppen für unterschiedliche Datenniveaus, z.B. doppelter t-Test, Mann-Whitney-Test, Chi?-Test
2.2 Verfahren für den Vergleich zweier abh?ngiger Gruppen für unterschiedliche Datenniveaus, z.B. t-Test für abh?ngige Stichproben, Wilcoxon-Test, McNemar-Test
2.3 Verfahren für den Vergleich mehrerer unabh?ngiger Gruppen, insbesondere Varianzanalyse
3. Multivariate Methoden:
3.1 Clusteranalyse
3.2 Faktorenanalyse
3.3 Varianzanalyse mit Messwiederholung und gemischte Designs
3.4. Diskriminanzanalyse
4. Elektronische Datenerhebung und –auswertung
4.1 Tabellenkalkulation
4.2 SPSS

Lernergebnisse / Kompetenzziele: Wissensverbreiterung
Die Studierenden verfügen über vertiefte Kenntnisse der quantitativen Datenanalyse und über die F?higkeit komplexe Statistiken zu deuten und zu interpretieren.
Sie k?nnen quantitative Methoden auf aktuelle Fragestellungen und Problemlagen anwenden und erkenntnisorientiert umsetzen. Hierzu geh?rt beispielsweise die Exploration latenter Merkmale mittels Faktorenanalysen oder die Entwicklung, statistische Abbildung und Testung von Hypothesenmodellen durch multivariate Regressionsanalysen oder mehrfaktorielle Varianzanalysen.

Wissensvertiefung

K?nnen - instrumentale Kompetenz

K?nnen - kommunikative Kompetenz

K?nnen - systemische Kompetenz

Lehrende

Lehr-/Lernkonzept

Workload Dozentengebunden
Std. Workload	Lehrtyp
30	Vorlesungen
30	?bungen
Workload Dozentenungebunden
Std. Workload	Lehrtyp
20	Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
30	tutorengestützte Kleingruppenarbeit
20	Gruppenarbeit
20	Prüfungsvorbereitung

Literatur: Bortz, Jürgen (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Aufl. Heidelberg: Springer.Bortz, Jürgen & D?ring, Nicola (2006): Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler. 4. Aufl. Heidelberg: Springer.Field, Andy (2017): Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 5 Auflage. London: Sage PublicationsRasch, Bj?rn, Friese, Malte, Hofmann, Wilhelm & Naumann, Ewald (2007): Quantitative Methoden 2. 2. Aufl. Heidelberg: Springer.

Prüfungsanforderungen: Die Studierenden weisen nach, dass sie Varianzanalyse und Faktorenanalyse als wesentliche statistische Grundlagen für psychologische Untersuchungen verstanden haben und dass sie mit Hilfe dieser Methoden eine quantitative Untersuchung planen und wichtige Schritte umsetzen, beispielsweise unter Verwendung von Software berechnen, k?nnen.