Vorlesung Forschungsmethoden der Politikwissenschaft

 

Wozu noch mehr Forschungsmethoden?

Gründliche Kenntnisse aktueller Forschungsmethoden sind unabdingbar für das Verständnis anspruchsvoller empirischer Analysen aus dem Bereich der Demokratieforschung. Auch wer eine empirische Projekt- oder Masterarbeit plant, benötigt dringend einen Überblick über die Palette moderner Forschungsmethoden. Ziel der Vorlesung ist es primär, einen solchen Überblick zu vermitteln und den Studierenden damit die Möglichkeit zu geben, sich eigenständig mit der Anwendung von Forschungsmethoden in der Politikwissenschaft auseinanderzusetzen. Dabei geht es nicht um mathematische Details, sondern um ein grundlegendes Verständnis von Prinzipien.

Ziele und Inhalte

  • Wiederholung und Vertiefung der Kenntnisse aus Statistik I + II
  • Forschungsdesigns und deren Grenzen
  • Grundlegende Kenntnisse weiterführende Analyseverfahren, u.a.
    • Netzwerkanalyse,
    • Erweiterungen des Regressionsmodells,
    • Mehr-Ebenen-Analyse
    • Strukturgleichungsmodelle

Literatur

  • Brady/Collier: Rethinking Social Inquiry. Diverse Tools, Shared Standards. Lanham 2004
  • Gelman/Hill: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge 2007
  • King: Unifying Political Methodology. Ann Arbor, 1998
  • King/Keohane/Verba: Designing Social Inquiry. Princeton 1994

Themen/Slides

1Einführung und Überblick Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
2Kausalität und Designs Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
3Maximum Likelihood Estimation Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
4Netzwerkanalyse I Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
5Netzwerkanalyse II Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
6Missing Data Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
7Matching Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
8Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle I Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
9Faktorenanalyse und Strukturgleichungsmodelle II Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
10Time-Series Cross-Sectional Data Bildschirm (PDF)zum Ausdrucken (PDF)
11Ereignisdaten
12Cross-Level Inference
13Mehrebenenanalyse

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