Englischer Titel: "An introduction to multilevel data analysis using the German Family Panel pairfam"
Kursbeschreibung
Teachman (2002: 280) weist in einer Einführung für ein Sonderheft des Journal of Marriage and Family auf die Bedeutung des sozialen Kontexts für das individuelle Handeln (und auch Einstellungen) hin:"Indeed, the discipline of sociology was founded in the concern for the impact of social contexts on individual-level behavior." Was jedoch lange fehlte, waren angemessene Datensätze und Analyseverfahren, um diese "Makro-/Meso-Mikro-Hypothesen" zu testen. Inzwischen existieren sowohl geeignete Datensätze als auch elaborierte Analyseverfahren (inklusive geeigneter Software), um solchen Fragestellungen nachzugehen.
Am Beispiel von familiensoziologischen Fragestellungen und unter Verwendung der Daten des Beziehungs- und Familienpanel pairfam <http://www.pairfam.de/> wird in dieser Veranstaltung eine anwendungsorientierte Einführung in die statistische Mehrebenenanalyse vorgenommen.
Im Laufe des Seminars werden u.a. die folgenden Themen angesprochen:
- Konzeptionelle und theoretische Überlegungen zum Makro-Mikro-Link
- Wiederholung des verallgemeinertes lineares Modell (GLM; lineares und logistisches Regressionsmodell)
- Lineare und verallgemeinerte lineare (etwa logistische) Mehrebenenmodelle
- Dyadische Modelle
- Längsschnittmodelle (vor allem diskrete Ereignisdatenmodelle mit wiederkehrenden Ereignissen)
Lernziel
Die Teilnehmer/innen sind nach Abschluss der Veranstaltung in der Lage, viele publizierte Mehrebenenanalysen zu verstehen und kritisch zu hinterfragen. Sie kennen die Schwierigkeiten bei der Aufbereitung der Daten sowie der Durchführung einer eigenen Mehrebenenanalyse und sind damit in der Lage, (zumindest einfache) Mehrebenenanalysen selbständig durchzuführen.
Seminarablauf
Der Seminarablauf ist eine Mischung aus Dozentenvortrag, Arbeitsphasen am Rechner sowie Kurzpräsentationen der Studierenden (etwa der Ergebnisse kleinerer Hausaufgaben).
Anforderungen
Interessierte Studierende sollten die folgende Kenntnisse aus der deskriptiven und schließenden Statistik besitzen:
- Verwendung des Summenzeichens
- Standardabweichung und Varianz
- Grundlagen der Inferenzstatistik (Standardfehler, Null- und Alternativhypothese, p-Wert, Konfidenzintervall)
- Zusammenhangsmaße (insbesondere bivariate Korrelation und odds ratio)
- Grundlagen der Regressionsanalyse (mindestens lineares, ggf. auch logistisches Regressionsmodell)
Bei Bedarf ist es möglich, einige der genannten Begriffe im Rahmen der Veranstaltung "aufzufrischen". Die Voraussetzung für die Vorlesung und die Übung besteht nicht in fortgeschrittenen Kenntnissen statistischer Methoden, wohl aber in einem deutlichen Interesse, sich damit auseinanderzusetzen.
Machen Sie sich außerdem bitte mit dem Begriff des "Arbeitsverzeichnis" (engl. working directory) vertraut. Hier finden Sie eine Erklärung für SPSS: http://www.spss-tutorials.com/change-your-working-directory/.
Software zur Datenanalyse
Im Seminar wird (hauptsächlich) das Statistikprogramm GNU R <https://www.r-project.org/> benutzt. R ist Open Source und daher mit keinerlei (monetären) Kosten für die Studierenden verbunden. Allerdings gibt es auch (so gut wie) keine grafische Benutzeroberfläche und die Steuerung von GNU R erfolgt durch die tastaturgesteuerte Eingabe von Befehlen (ähnlich wie in SPSS *.sps-Dateien oder in Stata *.do-Dateien). Interessierte Studierende müssen keine Kenntnisse in der Bedienung der Programme mitbringen, ihnen sollte aber die grundsätzliche Arbeitsweise mit einem Statistikprogramm vertraut sein und sie sollten auch hier die Bereitschaft mitbringen, sich auf etwas Neues einzulassen. In den ersten Sitzungen des Seminars erfolgt eine Einführung in GNU R.
In ausgewählten Fällen werde ich auch Auswertungen mit Stata präsentieren. |
