Course Schedule

Veranstaltungen von Prof. Dr. Marit Kristine List

Lehrveranstaltungen

Introduction to latent variable models in empirical social research (Seminar)

Inhalt: In various disciplines of quantitative empirical social research, models with latent variables (latent variable models [LVM]) play a central role in the analysis of social science constructs (e.g. abilities, characteristics or attitudes of individuals). In most cases, the measurement assumes that the observed behaviour in a specific situation (manifest variable, e.g. answers in a test) can be used to draw conclusions about generalisable, more broadly defined, not directly observable constructs (latent variable, e.g. underlying ability). The course provides an overview of LMVs for analysing relationships between latent variables and latent or manifest variables: the various model classes (structural equation models, factor analyses, latent profile analyses, latent class analyses, item response theory) are introduced and discussed using empirical examples. Possible challenges in modelling and parameter estimation are addressed and the test theory concepts relevant to LMVs are discussed. Using sample data, the basics of modelling using LMVs are taught and practised. The course is aimed at people with a basic knowledge of statistics and test theory (from their bachelor's degree). Participants should be familiar with the basic principles of regression analysis and (exploratory) factor analysis, as well as those of classical test theory. A basic knowledge of the data analysis software R is also required. In the first session (see dates), the course schedule will be discussed and the participants' prior knowledge will be assessed. There is the option of setting specific focal points on the block days, which will also be discussed in the first session.

Statistikkurs zur Vorbereitung auf die Masterarbeit (GHR) (Workshop)

Dozent/in: Marit Kristine List

Inhalt: Ziel des Blockkurses ist es, die Studierenden methodisch bei ihren Abschlussarbeiten zu unterstützen und ihnen die zentralen statistischen Auswertungsverfahren nahezubringen. Fokus des Kurses liegt darauf, anhand von Beispielen Datenanalysen einzuüben. Hierfür sind verschiedene thematische Blöcke vorgesehen, wie z.B.: eine Einführung in die Statistik-Software R und JASP; verschiedene Datenformate; deskriptive Statistik; Bildung von Skalen; Berechnung von Cronbach’s Alpha und McDonald’s Omega; Mittelwertvergleiche (t-Test, ANOVA); Korrelationen; Regressionen. Die einzelnen Themenblöcke sollen sich dabei an den statistischen Analysen, die die Studierenden für das erfolgreiche Abschließen ihrer Abschlussarbeiten benötigen, orientieren. Der Kurs gibt dazu einen Überblick über die gängigen quantitativen Datenanalyseverfahren und es wird zur eigenständigen Vertiefung und Nachbearbeitung Materialien zur Verfügung gestellt. Neben den beiden Themenblöcken haben die Studierenden die Möglichkeit, in Einzel- oder Kleingruppengesprächen weitergehende Fragen zur Datenanalyse mit der Dozentin zu besprechen.

zusätzliche Angebote - Methodenzentrum - Quantitative Methoden