Datalandscapes der Sozialwissenschaften - Einzelansicht

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Veranstaltungsart	Seminar	Veranstaltungsnummer	423211
SWS	2	Semester	WiSe 2023/24
Einrichtung	Sozialwissenschaften	Sprache	deutsch
Belegungsfrist	02.10.2023 - 10.11.2023 Belegung über PULS

Gruppe 1:

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		Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Lehrperson	Ausfall-/Ausweichtermine	Max. Teilnehmer/-innen
	Seminar	Di	12:00 bis 14:00	wöchentlich	17.10.2023 bis 06.02.2024	3.07.1.44	Dr. Krawietz	26.12.2023: 2. Weihnachtstag 02.01.2024: Akademische Weihnachtsferien

Kommentar	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. Behandelt werden dabei sowohl die Inhalte von Daten. 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.
Leistungsnachweis	Die Prüfungsnebenleistungen werden in Form eines eng betreuten Kurzreferates, den von den Studierenden anzufertigen Handouts und Folien sowie von Moodle-Tests erbracht. Modulabschlussprüfung: Hausarbeit Anmelde- und Rücktrittsfrist in PULS für die Modulabschlussprüfung: 16.10.2023 - 30.03.2024

Kommentar

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. Behandelt werden dabei sowohl die Inhalte von Daten. 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.

Leistungsnachweis

Die Prüfungsnebenleistungen werden in Form eines eng betreuten Kurzreferates, den von den Studierenden anzufertigen Handouts und Folien sowie von Moodle-Tests erbracht.

Modulabschlussprüfung: Hausarbeit

Anmelde- und Rücktrittsfrist in PULS für die Modulabschlussprüfung: 16.10.2023 - 30.03.2024

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024