Vergangene Veranstaltungen

Einführung in R für (wissenschaftliche) Mitarbeitende | 22. - 24.09.25 | mit Anmeldung

Einführung in R

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, Identifizierung NAs, 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.

Referenten:

Maximilian Brinkmann (M.Sc.) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Sozialwissenschaften und promoviert in Soziologie. 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.

Einführung in die Qualitative Comparative Analysis (QCA) mit R | 06. - 07.10.25 | für fortgeschrittene Master-Studierende und (wissenschaftliche) Mitarbeitende | mit Anmeldung

Einführung in die Qualitative Comparative Analysis (QCA) mit R

Beschreibung: 

Dieser zweitägige Intensivkurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Qualitative Comparative Analysis (QCA), eine innovative mengenbasierte Vergleichsmethode. QCA ermöglicht es, kleine bis mittelgroße Fallzahlen systematisch zu analysieren, um notwendige und/oder hinreichende Bedingungen für ein bestimmtes Ergebnis zu identifizieren sowie kausale Komplexität abzubilden. Der Kurs kombiniert theoretische Einführungen mit praktischen Übungen unter Verwendung von R – einer frei verfügbaren Statistiksoftware.

Der Kurs richtet sich speziell an fortgeschrittene Master-Studierende und Wissenschaftler*innen ohne oder mit geringen Vorkenntnissen in der Methode. Grundkenntnisse in der Nutzung von R sind von Vorteil.

Kursstruktur: 

• Tag 1: Grundlagen und Methodologie
   
  • Einführung in die Logik und den methodischen Rahmen von QCA
  • Unterschiede zwischen crisp-set und fuzzy-set QCA
  • Vorbereitung von Datensätzen für QCA in R
  • Praktische Übungen mit Beispieldaten
     
• Tag 2: Anwendung und Vertiefung
   
  • Durchführung einer vollständigen QCA mit R
  • Interpretation von Ergebnissen (notwendige/hinreichende Bedingungen, kausale Komplexität)
  • Diskussion von Fallbeispielen aus Projekten der Teilnehmende

Lernziele:

• Verständnis der theoretischen und technischen Grundlagen von QCA
• Einführung in die praktische Umsetzung von crisp-set oder fuzzy-set QCA in R
• Erkennen und Umgehen potenzieller Fallstricke in der Anwendung von QCA
• Identifikation von Vertiefungsangeboten für die weitere Beschäftigung mit QCA

Empfohlene Literatur für den Kurs:

• Oana, I.E., Schneider, C.Q. and E. Thomann. 2021. Qualitative Comparative Analysis (QCA) Using R: A Beginner’s Guide. Cambridge University Press.
• Ragin, C.C. (1987/2014). The comparative method: Moving beyond qualitative and quantitative strategies. University of California Press.
• Schneider, C.Q. and C. Wagemann (2012). Set-Theoretic Methods for the Social Sciences. A Guide to Qualitative Comparative Analysis. New York: Cambridge University Press.

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

Referentin:

Anna-Christine Görg (Dr. des.) ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Sozialwissenschaften und hat im Fach Politikwissenschaft promoviert. In ihrer Dissertation hat sie sich vertieft mit der Qualitative Comparative Analysis (QCA) sowie weiteren mengentheoretischen Methoden beschäftigt. Diese Ansätze nutzt sie regelmäßig in ihrer Forschung zur Analyse migrationspolitischer Fragestellungen. Als erfahrene Anwenderin von QCA mit der Software R verfügt sie über fundierte methodische Kenntnisse, ein ausgeprägtes Verständnis für die praktischen Anwendungsmöglichkeiten sowie ein sicheres Gespür für typische Herausforderungen und Stolpersteine, insbesondere für Einsteiger*innen.

Einführung in die Autoethnografie | 01.10.25 | für interessierte Studierende und (Wissenschaftliche) Mitarbeitende | mit Anmeldung

Einführung in die Autoethnografie

Beschreibung:

Die Autoethnografie ist eine Methode, die klassische wissenschaftliche Verfahrensweisen der Erkenntnisgewinnung herausfordert: Das Subjekt der Forschung ist zugleich ihr Objekt. Dies bedeutet, dass Forschende biografische Erfahrungen nutzen, um gesellschaftliche Phänomene, Situationen und Bereiche zu verstehen bzw. zu analysieren. Das ‚Ich‘ gilt es nicht unsichtbar zu machen, sondern ins Zentrum der Erkenntnis sowie der Repräsentationen zu stellen. Schließlich verweisen Erlebnisse auf gesellschaftliche Bedingungen, Muster, Diskurse etc. Die sollen einen performativen Ausdruck bekommen, der an wissenschaftliche Perspektiven zurückgebunden wird.

In dem Workshop wird der theoretische Hintergrund der Autoethnografie erläutert. Außerdem soll die Methode anhand von Schreibübungen und Diskussionen, die der Weiterentwicklung erster Ideen gewidmet sind, erprobt werden.

Referentin:

Melanie Pierburg (Dr.) ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Methodenzentrum der Universität Hildesheim. In ihrer Habilitation, die der soziologischen Untersuchung von Verletzbarkeit gewidmet ist, kombiniert sie verschiedene ethnographische Zugänge und integriert auch die Autoethnographie in ihr methodisches Repertoire.

14.08. - 30.09.2025 l Dortmunder Methoden-Werkstatt

01.09. - 26.09. 2025 | Mannheim, online | GESIS-Workshops - Herbst Seminar | Einführungs- und Fortgeschrittenenkursen in computergestützten sozialwissenschaftlichen Methoden 

02.09.2025 | Ideenschmiede #1: Methodischer Austausch | Anmeldung bis 15.08.2025

10.10.2025 | Ideenschmiede #2: Mehrsprachigkeit als Querschnittsthema | Anmeldung bis 02.10.2025

21.10. - 23.10.2025 | Mannheim | Data Management, Advanced Programming and Automation using Stata | Link

23.10. - 24.10.2025 | Köln | Introduction to Quantitative Data Analysis | Link

29.10.2025  | online | Analytic flexibility in silicon samples: Generating survey responses with Large Language Models | Link

05.11.2025 | online | Datenschutz in Forschungsvorhaben | Link

05.11.2025 | 14-16 Uhr | Vielfältig forschen: Praxistipps für die Integration von Geschlechter- und Diversitätsdimensionen in Forschungsprojekte*
Workshop (Präsenz) | HC.G.0.07 | Simone Tichter, M.A. Die Veranstaltung fand in Kooperation mit dem Graduiertenkolleg „Ästhetische Praxis“ statt.