Datenbasen - Einzelansicht

Datalandscapes der Sozialwissenschaften – Eine Einführung

Datalandscapes in the Social Sciences – An Introduction

Das Seminar hat zum Ziel, in den Umgang mit Datenarchiven, gängigen Datensätzen sowie typischen Datenformaten in der Sozialforschung einzuführen. Genutzte Software ist dabei vorrangig STATA. Im Zentrum stehen dabei sowohl die Inhalte der Datensätze. Aber auch das Sourcen der Daten sowie die technische Aufbereitung vor der Datenanalyse sind wesentliche Bestandteile des Seminars. Es geht darum, wichtige sozialwissenschaftliche Datensätze kennen zu lernen, diese ggfls. maschinenlesbar zu machen und für die Analyse vorzubereiten. Datensätze, in die eingeführt werden, folgen den Interessen der Studierenden. Typischerweise stehen Zensen, nationale und internationale Befragungsdaten sowie einige exotischere Daten wie der Global Drug Survey oder der Potsdam Grievance Statistic File im Zentrum der Betrachtungen. Leistungsnachweise werden in Form eines eng betreuten Kurzreferates, zugehörigen Handouts und Folien sowie von Moodle-Tests gefordert.

Prüfungsnebenleistungen: Hausaufgaben und 3 kürzere Moodle-Tests

Modulabschlussprüfung: Referat, Handout, Folien mit Latex erstellt

Anmelde- und Rücktrittsfrist in PULS für die Modulabschlussprüfung: 19.04. - 12.08.2022

Hinweis für die Studiengänge BA Politik, Verwaltung und Organisation sowie BA Politik und Wirtschaft:

Das bestehen der Prüfungsnebenleistung ist Zulassungvoraussetzung zur Modulprüufng!

Die Studierenden

- sind in der Lage, wichtige Datensätze der deutschen und der europäischen Sozialwissenschaften zu bennen und inhaltlich zu skizzieren.

- wissen, nach welchen Kriterien Datensätze beschrieben werden und üben dies.

- können verschiedene Datentypen- und Strukturen in Datenanalyseprogramme importieren und exportieren

- können sozialwissenschaftliche Daten managen

- lernen den Umgang mit Textdaten in Stata

- Lernen den Umgang mit typische Datenstrukturen: Spell Daten, Long-Wide-Formate, recht- und nicht rechteckige Daten

- lernen zentrale Techniken für das Datenmanagement und für die Datenaufbereitung

Fortgeschrittene BA Studierende, die Interesse an quantitativer Sozialwissenschaftlicher Forschung haben.