Einführung in Skalierungs- und Klassifikationsverfahren - Einzelansicht

Achtung !!!: max. TN-Zahl: 15, bei sehr geringer TN-Zahl wird das Seminar ggf. als Blockseminar durchgeführt

In der Praxis empirischer Sozialforschung besteht häufig das Interesse an der Konstruktion geeigneter Skalen zur Messung der Ausprägung von Dispositionen (z.B. Einstellungen) bei den einzelnen Untersuchungsobjekten und somit daran zu versuchen, eine Vielzahl gemessener Variablen durch einige wenige ihnen zugrunde liegende latente Dimensionen darzustellen.

Weiterhin stellt sich oft die Frage nach der Konstruktion bzw. dem Auffinden einer empirischen Klassifikation/Typologie (z.B. von Ländern, Beamten, Unternehmungen, Freizeitaktivitäten) - d. h., ob sich eine Menge von Objekten auf der Basis ausgewählter Klassifikationsvariablen zu homogenen Gruppen (Klassen, Typen) zusammenfassen lässt.

Darüber hinaus ist die Analyse der Zusammenhänge zwischen den Zeilen und Spalten beliebiger Datenmatrizen und die Visualisierung der gefundenen (komplexen) Zusammenhangsstrukturen mit Hilfe einer grafischen Darstellung von großer praktischer Bedeutung.

Für derartige Zielsetzungen geeignete Methoden werden im Rahmen des Seminars vorgestellt. So erfolgt eine Einführung in verschiedene Skalierungsverfahren und die ihnen zugrunde liegenden unterschiedlichen Messmodelle, in faktorenanalytische Verfahren, in die insbesondere durch die Arbeiten von Bourdieu bekannt gewordene Korrespondenzanalyse sowie in Verfahren der Clusteranalyse (in Abhängigkeit vom Seminarfortschritt und Interesse der TN ist auch die Betrachtung der Analyse latenter Klassen möglich) - mit dem Ziel, sowohl ein grundlegendes Verständnis für die Funktionsweisen, Leistungsfähigkeiten, Einsatzmöglichkeiten und die Interpretation der Ergebnisse der betrachteten Verfahren als auch deren praktische Umsetzung mittels der Statistiksoftware STATA zu vermitteln.

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Fortgeschrittene Statistikkenntnisse

Beherrschen von Stata/SPSS

Referat, Hausaufgabe und empirische Hausarbeit (7,5 LP)