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In diesem Kurs werden Sie mit den grundlegenden Ideen der qualitativen Forschung in den Sozialwissenschaften vertraut gemacht. Sie lernen etwas 眉ber Datenerfassung, Beschreibung, Analyse und Interpretation in der qualitativen Forschung. Qualitative Forschung beinhaltet oft einen iterativen Prozess. Wir werden uns auf die Zutaten konzentrieren, die 蹿眉谤 diesen Prozess erforderlich sind: Datenerhebung und -analyse. Sie werden nicht lernen, wie man qualitative Methoden anwendet, indem Sie sich einfach nur Videos ansehen. Daher legen wir viel Wert auf die Erhebung von Daten durch Beobachtung und Befragung sowie auf die Analyse und Interpretation der gesammelten Daten in anderen Aufgaben. Nat眉rlich werden die wichtigsten Konzepte der qualitativen Forschung besprochen, ebenso wie wir Qualit盲tskriterien, gute Praktiken, Ethik, das Verfassen einiger Analysemethoden und das Mischen von Methoden er枚rtern werden. Wir hoffen, dass wir einige Vorurteile ausr盲umen und viele Studenten 蹿眉谤 die qualitative Forschung begeistern k枚nnen.

Das Verst盲ndnis von Statistik ist unerl盲sslich, um die Forschung in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften zu verstehen. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Statistik kennen, nicht nur wie man sie berechnet, sondern auch wie man sie auswertet. Dieser Kurs bereitet Sie auch auf den n盲chsten Kurs der Spezialisierung vor - den Kurs Inferenzstatistik.

Im ersten Teil des Kurses werden wir Methoden der deskriptiven Statistik besprechen. Sie lernen, was F盲lle und Variablen sind und wie Sie Ma脽e der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median und Modus) und der Streuung (Standardabweichung und Varianz) berechnen k枚nnen. Anschlie脽end wird er枚rtert, wie man Beziehungen zwischen Variablen bewertet, und es werden die Begriffe Korrelation und Regression eingef眉hrt. Der zweite Teil des Kurses befasst sich mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung: Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Stichprobenverteilungen. Sie m眉ssen diese Dinge kennen, um zu verstehen, wie Inferenzstatistik funktioniert. Der dritte Teil des Kurses besteht aus einer Einf眉hrung in die Methoden der Inferenzstatistik - Methoden, die uns helfen zu entscheiden, ob die Muster, die wir in unseren Daten sehen, aussagekr盲ftig genug sind, um R眉ckschl眉sse auf die zugrunde liegende Grundgesamtheit zu ziehen, an der wir interessiert sind. Wir werden Konfidenzintervalle und Signifikanztests besprechen. Normalerweise w眉rden Sie nicht nur all diese statistischen Konzepte kennenlernen, sondern auch darin geschult werden, diese Statistiken mit frei verf眉gbarer Statistiksoftware selbst zu berechnen und zu erstellen. Aus technischen Gr眉nden k枚nnen wir dies derzeit nicht tun. Wir werden versuchen, dies bald wieder anzubieten.

Bei der Inferenzstatistik geht es darum, auf der Grundlage der in der Stichprobe gefundenen Beziehungen auf die Beziehungen in der Grundgesamtheit zu schlie脽en. Mit Hilfe der Inferenzstatistik k枚nnen wir beispielsweise entscheiden, ob die Unterschiede zwischen den Gruppen, die wir in unseren Daten feststellen, stark genug sind, um unsere Hypothese zu st眉tzen, dass Gruppenunterschiede generell in der gesamten Population bestehen. Zun盲chst werden wir die Grundprinzipien der Signifikanztests betrachten: die Verteilung der Stichproben- und Teststatistiken, den p-Wert, das Signifikanzniveau, die Trennsch盲rfe sowie Fehler vom Typ I und Typ II. Dann werden wir eine gro脽e Anzahl statistischer Tests und Techniken betrachten, die uns helfen, Schlussfolgerungen 蹿眉谤 verschiedene Datentypen und verschiedene Arten von Designforschungen zu ziehen. F眉r jeden einzelnen statistischen Test werden wir untersuchen, wie er funktioniert, 蹿眉谤 welche Daten und welches Design er geeignet ist und wie die Ergebnisse zu interpretieren sind.

Normalerweise w眉rden Sie auch lernen, wie man diese Tests mit der frei verf眉gbaren Software R durchf眉hrt. Aus technischen Gr眉nden k枚nnen wir dies leider nicht tun. Wir werden versuchen, dies bald wieder anzubieten. F眉r diejenigen, die bereits mit statistischen Tests vertraut sind: Wir werden uns z-Tests 蹿眉谤 1 und 2 Proportionen, McNemar's Test 蹿眉谤 abh盲ngige Proportionen, t-Tests 蹿眉谤 1 Mittelwert (gepaarte Unterschiede) und 2 Mittelwerte, den Chi-Quadrat-Test 蹿眉谤 Unabh盲ngigkeit, den exakten Test von Fisher, einfache Regression (linear und exponentiell) und multiple Regression (linear und logistisch), einseitige und faktorielle Varianzanalyse und nicht-parametrische Tests (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Vorzeichentest, Signed-Rank-Test, Runs-Test) ansehen.

Das abschlie脽ende Forschungsprojekt besteht aus einer Forschungsstudie, die Sie in Zusammenarbeit mit anderen Kursteilnehmern durchf眉hren werden. Gemeinsam werden Sie eine Forschungshypothese und ein Forschungsdesign formulieren, Operationalisierungen erarbeiten, Manipulations- und Messinstrumente entwickeln, Daten sammeln, statistische Analysen durchf眉hren und die Ergebnisse dokumentieren.

In diesem Kurs werden Sie den gesamten Forschungsprozess durchlaufen und k枚nnen mitbestimmen, welche Forschungsfrage wir untersuchen und wie wir die Forschung gestalten und durchf眉hren. Diese Erfahrung ist von unsch盲tzbarem Wert, wenn Sie in Zukunft in der Lage sein wollen, wissenschaftliche Forschung in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften kritisch zu bewerten oder Ihre eigenen Studien zu konzipieren und durchzuf眉hren.