Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Forschungsmethoden (Promotionskolleg Psychologie) (Seminar)

Dozent/in: Andreas Hirschi

Termin:
Einzeltermin | Mo, 01.02.2010, 09:00 - Mo, 01.02.2010, 17:00 | W 101
Einzeltermin | Di, 02.02.2010, 09:00 - Di, 02.02.2010, 17:00 | W 101
Einzeltermin | Mi, 03.02.2010, 09:00 - Mi, 03.02.2010, 17:00 | W 101

Inhalt: Das Blockseminar richtet sich an Studierende im Promotionsstudium Bereich Psychologie und setzt gute Kenntnisse von grundlegenden statistischen Analysen und deren Anwendung in SPSS voraus. Darauf aufbauend befasst sich das Seminar mit der praxisbezogenen Anwendung von zentralen multivariaten statistischen Verfahren in der psychologischen Forschung. Im Speziellen werden behandelt (1) Datenbereinigung und Datentransformation, Missing Data Analysis; (2) Faktorenanalyse, (3) Multivariate (Ko)Varianz Analyse (MANCOVA) mit Messwiederholung, (4) Regressionsanalyse, inklusive Moderator und Mediator Effekten, (5) Clusteranalyse, und (6) Diskriminanzanalyse. Der Unterricht beinhaltet eine theoretische Einführung in die Analyseverfahren sowie deren praktische Anwendung mit SPSS, ergänzt durch Literaturstudium, Übungsaufgaben und einer schriftlichen Abschlussarbeit. Präsenzzeit Unterricht mit Vorbereitung: 30 h, 1 CP Literaturstudium: 30 h, 1 CP Übungsaufgaben: 30 h, 1 CP Schriftliche Arbeit: 60 h, 2 CP Total 150 h, 5 CP

Qualitative Research Methods (Promotionskolleg BWL) (Seminar)

Dozent/in: Markus Reihlen

Termin:
Einzeltermin | Mi, 06.01.2010, 09:00 - Mi, 06.01.2010, 17:00 | W 123
Einzeltermin | Do, 07.01.2010, 09:00 - Do, 07.01.2010, 17:00 | W 122
Einzeltermin | Fr, 08.01.2010, 09:00 - Fr, 08.01.2010, 17:00 | W 123

Inhalt: Qualitative research is a research strategy that emphasizes large bodies of unstructured data (textual, graphical, audio, and video data) that cannot be meaningfully analyzed by formal, statistical approaches. Despite differences, qualitative research approaches share at least the following two assumptions: (1) by systematically generating and analyzing data new theory can be discovered (inductive view), and (2) this theory stresses the understanding of the socio-economic world through an examination of interpretation of that world by its participants. Since each particular research method is informed by different philosophical traditions, this course will first introduce different perspectives on the socio-economic research process like positivism, interpretativism, and postmodernism. Students will then learn how to set up a qualitative research project with particular emphasis on the case study approach. Case studies offer rich, empirical descriptions of particular examples of a phenomenon that are typically based on a variety of data sources. The case-study method involves using one or more cases to create case-based, empirical evidence used for a subsequent theory building. In order to build theory from case study data, students will be made familiar with the grounded theory, which is a general method of comparative analysis for qualitative data. The idea of the grounded theory is to develop theoretical categories, propositions, and mid-range theories based on a particular inductive method for qualitative data analysis. This data analysis is greatly supported by different software packages. While the course will provide an overview of existing software programs, students will be introduced in particular to the Atlas.ti 6.0 platform. The course is designed as a doctorial workshop. Throughout the course, initiative, creativity, and critical thinking on part of the students will be appreciated and encouraged.

Quantitative Forschungsmethoden (Seminar)

Dozent/in: Timo Ehmke

Inhalt: Seminarinhalte (4 Blöcke à 5 Zeitstunden) 1 Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion - Übersicht: Schritte der Testentwicklung (Hambleton & Zenisky, 2003) - Prozess der Aufgabenentwicklung: Rahmenkonzeption, Cognitive Labs, Pilotierung (am Beispiel von PISA) 2 Durchführung von Item- und Skalenanalysen mit SPSS - Einführung in SPSS - Datenaufbereitung, Skalen- und Indikatorenbildung - Deskriptive Statistik, Schwierigkeitsindex, Trennschärfe, Reliabilität 3 Einführung in die probabilistische Testtheorie - Testtheorien: KTT vs. IRT - Modelle der Item-Response-Theorie - Skalierung und Itemanalyse in ConQuest 4 Prüfen von Zusammenhängen: Korrelations- und Regressionsanalysen - Kovarianz und Korrelation - Einfache lineare Regression - Multiple lineare Regression - SPSS-Übungen anhand von Beispieldatensätzen Die Seminarsitzungen sind gestaltet durch • Vorträge des Dozenten • Arbeitsphasen in Kleingruppen • Übungen mit Statistiksoftware (SPSS, ConQuest)