Aktuelle Veranstaltungen

Beschreibung:

Dieser Workshop bietet eine praxisorientierte Einführung in die statistische Datenanalyse mit R. Teilnehmende lernen die Grundprinzipien der Programmiersprache kennen und erwerben essenzielle Fertigkeiten für die Anwendung in Forschung und Lehre. Ziel des Kurses ist es, Teilnehmenden eine grundsätzliche Vorstellung von den Möglichkeiten zu geben, die R als Programm zur Analyse und Aufbereitung von Daten bietet. Dazu zählen ein genereller Einstieg in R inkl. einer Übersicht über grundlegende Funktionen und Funktionalitäten. Darüber hinaus werden fortgeschrittenere Anwendungen wie Kontrollstrukturen oder komplexe Visualisierungen angeschnitten. Mit Hilfe von Anwendungsübungen werden die Inhalte den Teilnehmenden vermittelt. Der Kurs richtet sich speziell an Wissenschaftler*innen ohne oder mit geringen Vorkenntnissen und behandelt zentrale Fragen wie:

• Wie funktioniert die grundlegende Datenverarbeitung in R?

• Wie können Daten importiert, bereinigt und analysiert werden?

• Welche Visualisierungs- und Analyse-Tools bietet R?

• Wie können Probleme in R effizient gelöst werden?

Thematische Schwerpunkte: 

1. Was ist R? Was kann man mit R machen? →  Einführung in das Programm, R-Benutzeroberfläche, die einzelnen Bereiche
2. Wie funktioniert R? →  Allgemeine Funktionsweise, was sind Objekte? Wie kann in/mit R agiert werden? Skripting, Pakete und Funktionen
3. Datentypen und -strukturen → Typische Datentypen/strukturen in R, Skalenniveaus; Metrische vs. kategoriale Daten
4. Datenimport, Datenaufbereitung in R →  Base R und dyplr, Datenüberblick verschaffen, Subsetting, ifelse: Filtern, Selektieren, Verändern von Variablen
5. Grundlegende Datenanalysen in R →  deskriptiv: Lage- und Streuungsmaße / inferentiell: Regressionen u.Ä.
6. Datenvisualisierung in R → Base R und ggplot2: Barplots, Scatterplots, Boxplots, Histogramme
7. Einstieg in komplexere Funktionalitäten → apply, by, ave, aggregate, merge, Schleifen & Funktionen schreiben

Hinweis: Für die Arbeit stehen im Computerraum Rechner mit installierter R-Software bereit; alternativ können Sie bei Bedarf Ihren eigenen Laptop nutzen.

Workshopleitung: 

Maximilian Brinkmann (M.Sc.) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Schulentwicklungsforschung an der TU Dortmund. Er nutzt R seit seinem frühen Studium und kombiniert in seiner Forschung regelmäßig Datensätze aus der Bildungsforschung. Er lehrt Einführungskurse in R und kennt die typischen Herausforderungen für Einsteiger*innen.

Dario Nitschke (M.A.) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Sozialwissenschaften und promoviert in Soziologie. Er setzt R zur Analyse von Bildungsungleichheiten ein und vermittelt in seinen Einführungskursen praxisnahe, deskriptive Analysen.

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Beschreibung:

In diesem Kurs erhalten die Teilnehmenden ein fundiertes Grundlagenwissen zur Validierung der Daten eines (selbst erstellten) Fragebogens. Dazu wird zunächst in die Analysesoftware SPSS eingeführt und das Einlesen und Erfassen der Daten im Programm gelernt. Des Weiteren werden messtheoretische Kenntnisse anhand statistischer Verfahren (deskriptive Verfahren sowie Faktoren-/und Reliabilitätsanalyse) vorgestellt und praktisch erprobt. Darüber hinaus werden statistische Fragen diskutiert, die für die Publizierbarkeit der Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften von Relevanz sind. Hierbei werden ansprechende Präsentationsformen zur Darstellung der Ergebnisse unter die Lupe genommen.

Agenda:

• Einführung in SPSS

• Der Weg vom Fragebogen zum Datensatz (Kodierung, Erstellen einer Datenmaske, Eingeben der Daten (Erstellung einer Datenmaske) 

• Grafische Darstellung

• Berechnung von Kennwerten und Durchführung verschiedener statistischer Verfahren (deskriptive Verfahren und Faktorenanalysen) zur Validierung von Fragebogendaten

• Diskussion und Relevanz der Ergebnisse in Hinblick auf ihre Publizierbarkeit in wissenschaftlichen Zeitschriften; Präsentationsformen

Teilnahmevoraussetzung: eigener Fragebogen oder Fragebogenentwurf/-idee

Workshopleitung

Dr. Angelika Wolf hat durch mehrjährige und vielfältige Tätigkeiten zahlreiche Erfahrungswerte im Bereich der Erwachsenenbildung, Hochschulforschung, des Wissenschaftsmanagement und in der Wirtschaft gesammelt, die die Inhalte ihrer Workshops prägen. Ihre Promotion hat sie an der Pädagogischen Hochschule Heidelberg an der Schnittstelle von Psychologie und Physikdidaktik abgelegt. Seit 2017 arbeitet sie als freie Trainerin & Karriereberaterin in Deutschland und in der Schweiz (MethoDactics). 

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Concept of the workshop:

The framework of (generalised) linear mixed models (GLMMs) is the de facto standard for the statistical analysis of experimental and observational data. In this course you will learn to specify, interpret, and validate linear and generalized linear mixed models. The focus is on producing a valid and defensible analysis of experimental or observational data in an applied research context in R, with an emphasis on the lme4 and glmmTMB regression packages and model checks using the DHARMa package.

The course is designed for graduate students and researchers who already have some experience with (generalized) linear regression models in R. Basic modelling techniques (e.g. LM, GLM, and ANOVA) are reviewed at the beginning of the course, but the focus is on diagnosing and solving common modelling problems such as random effects, correlation structures, and dispersion problems.

About the Trainer:

Prof. Florian Hartig is a theoretical ecologist and ecological data scientist. His scientific work spans both empirical data analyses in ecology, evolution and other fields, but also statistical method development. The DHARMa R Package, which is maintained by him, is one of the most widely used software packages for diagnosing generalized linear mixed models.

Target group:

Empirical scientists with previous experience in regression modelling that want to extend their knowledge in the field. 

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Beschreibung:

Was bedeutet Open Science im eigenen Forschungsalltag – und wie lässt sich Offenheit als persönliche Erfolgsstrategie nutzen? Der zweistündige Online-Workshop gibt einen Überblick über zentrale Open-Science-Praktiken mit Schwerpunkt auf Open Methodology und beleuchtet, wie offene Praktiken zu Reputation, Sichtbarkeit und Anschlussfähigkeit in unterschiedlichen disziplinären Kulturen beitragen. Die Teilnehmenden reflektieren ihre eigenen Forschungskontexte und entwickeln eine erste eigene Open-Science-Roadmap.

Leitziele:

Die Teilnehmenden…

1. verstehen Open Science als Gesamtansatz und können zentrale Praktiken einordnen,

2. erkennen den Mehrwert von Open Methodology für Reproduzierbarkeit, Sichtbarkeit und Anschlussfähigkeit ihrer Forschung,

3. kennen regionale, nationale und internationale Anlaufstellen sowie konkrete Tools (u. a. OSF, Zenodo) für die eigene Praxis,

4. entwickeln eine erste eigene Open-Science-Roadmap für ihre Forschung.

Workshopleitung:

Dr. Ronny Röwert ist Geschäftsstellenleiter des Digital Learning Campus Schleswig-Holstein am Wissenschaftszentrum Kiel. Seine Dissertation untersuchte empirisch Anreize und Motive für Open-Science-Praktiken bei Forschenden. Open-Science-Praktiken setzt er fortlaufend in der eigenen Arbeit um – zunächst an der TU Hamburg, aktuell am Wissenschaftszentrum Kiel – und vermittelt sie in Workshops mit Forschenden in Hamburg und Kiel sowie über den Aufbau der Open Science Community Kiel. Zuvor hat er digitale Transformationsprojekte bei CHE Consult, Kiron Open Higher Education und dem Stifterverband verantwortet.

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Beschreibung:

Eine der Herausforderungen qualitativer Forschung besteht darin, die Komplexität sozialer Wirklichkeit im Forschungsprozess angemessen zu berücksichtigen. Spätmoderne Lebenswelten sind vielfältig vernetzt und hochdynamisch, und Forschungsmethoden müssen diesem Umstand Rechnung tragen. Die Situationsanalyse als Weiterentwicklung der Grounded Theory reagiert genau hierauf und bemüht sich um ein Erfassen ebenjener Komplexitäten.

In dem Workshop lernen Sie die situationsanalytische Grounded Theory in Theorie und Praxis kennen. Zunächst werden Grundlagen und Arbeitstechniken erläutert, gefolgt von einer Austausch- und Diskussionrunde mit den Teilnehmenden. Im zweiten Teil wird ein ausgewähltes Projekt aus dem Teilnehmendenkreis mit Blick auf das situationsanalytische empirische Arbeiten exemplarisch besprochen und gemeinsam kartiert. 

Teilnehmende können sich mit einer kurzen Projektdarstellung für das Einbringen von eigenem Material in den Workshop bewerben. Bis zum 5. Juli können Sie dafür eine Mail an Melanie Pierburg (pierbu@uni-hildesheim) schicken, danach wird eine Auswahl getroffen, und es erfolgen weitere Hinweise an alle Teilnehmenden. Nach dem Workshop wissen Sie, was sie mit der Situationsanalyse untersuchen können, was soziale Welten und Arenen sind, worin die verschiedenen Kartierungsverfahren bestehen, und welche Rolle die Grounded Theory für die Situationsanalyse spielt.

Workshopleitung:

Prof. Dr. Ursula Offenberger

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Beschreibung:

Angeboten wird ein ganztägiger Workshop zur Sequenzanalyse auf der Grundlage interpretativ-rekonstruktiver Verfahren der qualitativen Forschung. Diese Analysetechnik wird – wenn auch mit großen Unterschieden in der praktischen Durchführung – vor allem in der Grounded Theory, Objektiven Hermeneutik, Narrationsanalyse, Konversationsanalyse und Dokumentarischen Methode verwendet. Die Sequenzanalyse beinhaltet erstens, dass das Datenmaterial in kleine Einheiten zerlegt wird, etwa ein Interview in einzelne, thematisch abgrenzbare Passagen. Um den Sinngehalt einer sequenzierten Einheit zu rekonstruieren, werden zweitens die in ihr enthaltenen Elemente (Wortäußerungen, prosodische Auffälligkeiten etc.) Zug um Zug in der Reihenfolge ihres Auftretens im Datenmaterial analysiert. Hinter dieser Vorgehensweise steht die Annahme, dass die soziale Ordnung regelgeleitet ist und sich im und durch den Handlungsvollzug der Individuen reproduziert („order at all points“).

Eine feinsequenzanalytische Durchdringung des Datenmaterials geht deutlich über eine Inhaltsanalyse oder thematische Analyse hinaus. Sie eröffnet einen systematischen Zugang zur Bedeutung des Gesagten und damit zu den dahinterliegenden Denk- und Handlungsmustern und sozialen Kontextbedingungen. Zudem minimiert die Sequenzanalyse das Risiko, dass die Forschenden bei der Dateninterpretation ihren eigenen, subjektiven Annahmen und Deutungen über das Untersuchungsfeld „aufsitzen“.

Für die praktische Durchführung der Sequenzanalyse können Workshop-Teilnehmende eigenes Datenmaterial einbringen (ca. eine bis drei DIN-A4-Seiten, etwa transkribiertes Interview oder Tagebuchaufzeichnung). Es bietet sich Datenmaterial an, das entweder möglichst zusammenhängende (freie) Erzählteile, Beschreibungen und/oder Argumentationen der ProbandInnen enthält und/oder inhaltlich interessant erscheint und/oder möglicherweise bislang interpretativ Schwierigkeiten bereitet. Wenn Sie sich auf das Einbringen von Datenmaterial bewerben möchten, schicken Sie Ihren Materialauszug bis zum 4. Oktober an: uwe.kraehnke@medicalschool-berlin.de.

Ablauf und Inhalte:

Slot 1: Interpretativ-rekonstruktive Verfahren – Theorie, Anwendungsfelder, Erkenntnismöglichkeiten 
Der Fokus liegt auf folgenden Verfahren:
▪ Grounded Theory
▪ Narrationsanalyse
▪ Dokumentarische Methode
▪ Objektive Hermeneutik
▪ Konversationsanalyse 

Slot 2: Praktische Anwendung einer Methode am Beispiel eines Interview-Transkripts
An diesem Transkript wird im Workshop der oben genannten interpretativ-rekonstruktiven Verfahren, gegebenenfalls auch eine Methodenkombination, angewendet. Es geht um praktische Analyseschritte der feinsequentiellen Analyse. Deutlich werden soll, inwiefern aus einer Sequenz des empirischen Datenstücks (etwa eines transkribierten Interviews oder einer schriftlichen Selbstauskunft) die Grundthematik bzw. die Gesamtgestalt des Untersuchungsgegenstandes rekonstruiert werden kann.

Slot 3: Fragen zu konkreten Projekten aus der Teilnehmenden-Runde
Fragen aller Art (forschungspraktisch, methodisch und methodologisch), die sich aus den laufenden Projekten ergeben haben, können in diesem Slot diskutiert werden.

Workshopleitung:

Prof. Dr. Uwe Krähnke
 

Beschreibung:

Der Workshop richtet sich an Promovierende und Forschende, die überlegen mit der Dokumentarischen Methode zu arbeiten oder bereits damit forschen. Er vermittelt das grundlegende Basiswissen, um mit der Methode arbeiten zu können. Er ermöglicht sie praktisch auszuprobieren und eigenes Material vorzustellen und zu diskutieren. Dafür wird zunächst am 26.11. in einem 90-minütigen Vortrag samt Diskussion die grundlegende Methodentheorie vermittelt, im Anschluss an Ralf Bohnsack (2021) und Arnd-Michael Nohl (2017). Anschließend werden am 27.11. die Arbeitsschritte der Dokumentarischen Methode in einem Workshop kompakt und bündig vertieft und schrittweise praktisch ausprobiert. Es besteht die Möglichkeit eigenes Material einzubringen und zu diskutieren.

Die Dokumentarische Methode im Anschluss an Ralf Bohnsack zählt zu den etablierten soziologischen qualitativ-rekonstruktiven Forschungsmethoden. Das rekonstruktive Forschungsparadigma fokussiert auf das handlungsleitende implizite Wissen sozialer Akteure und ermöglicht einen Zugang zu ihrer Sinnwelt.Für die Analyse mit der Dokumentarischen Methode eignen sich Gruppendiskussionen (bestmöglich mit sogenannten Realgruppen) (Bohnsack) und narrative Interviews (Nohl) oder ggf. themenzentrierte Interviews. Die Dokumentarische Methode umfasst ein mehrstufiges Analyseverfahren und ermöglicht die Auswertung von Material im Rahmen einer doppelten Empirie (was + wie). Der erste Arbeitsschritt, die sogenannte formulierende Interpretation, umfasst die Analyseebene des ,was’ (was wird thematisiert). Der zweite Arbeitsschritt, als reflektierende Interpretation bezeichnet, umfasst die Analyseebene des ,wie’ (wie wird es thematisiert). Daran anschließend ermöglicht die Dokumentarische Methode sowohl eine Einzelfallrekonstruktion als auch die Option der Typenbildung.

Der Workshop bietet eine Einführung in die zentralen Arbeitsweisen der Dokumentarischen Methode und ermöglicht, die einzelnen Arbeitsschritte auszuprobieren und ggf. anhand von eigenem Material zu vertiefen. Im Zentrum steht die konkrete Auswertungsarbeit mit der Dokumentarischen Methode, sowohl im Rahmen von Gruppendiskussionen als auch von Einzelinterviews. Die genaue Schwerpunktsetzung erfolgt vorab mit den Teilnehmenden, je nach Bedarf. Vorwissen über die Datenerhebung mittels Gruppendiskussionen oder narrativen bzw. themenzentrierten Interviews ist vorteilhaft und wird vorausgesetzt.

Workshopleitung:

Soziologin Dr. rer. soc. Svenja Spyra

• Studium an der soziologischen Fakultät der Universität Bielefeld
• Promotion in der Soziologie am Institut für Soziologie an der LMU München
• 2018-2021 Stipendiatin der Hans-Böckler-Stiftung
• seit 11/2023 im Vorstand des Instituts für Protest- und Bewegungsforschung (ipb)
• Sie hat mit der Dokumentarischen Methode im Rahmen ihrer Promotion geforscht und sowohl Gruppendiskussionen als auch themenzentrierte Einzelinterviews damit ausgewertet. 
• Von 2025-2026 hat sie eine zweisemestrige Lehrforschung zur Dokumentarischen Methode an der Universität Hildesheim gelehrt.

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