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Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2021/22 , Aktuelles Semester: WiSe 2023/24
  • Funktionen:
Kausale Forschungsdesigns: Experimente und Quasi-Experimente    Sprache: Deutsch    Belegpflicht
(Keine Nummer) Seminar     WiSe 2021/22     2 SWS     keine Übernahme    
   Fakultät: Fakultät für Gesellschaftswissenschaften    
   Teilnehmer/-in  erwartet : 25   Maximal : 25  
 
   Zielgruppe/Studiengang   Master of Arts Sozioökonomie, Abschluss 86, Master of Arts Sozioökonomie (86SÖK)
   Zugeordnete Lehrperson:   Marx
 
 
Zur Zeit keine Belegung möglich
   Termin: Montag   10:00  -  12:00    wöch.
Beginn : 11.10.2021    Ende : 31.01.2022
  
  Montag   08:00  -  20:00    EinzelT
Beginn : 29.11.2021    Ende : 29.11.2021
  
  Montag   11:00  -  14:00    EinzelT
Beginn : 24.01.2022    Ende : 24.01.2022
      Raum :   LC 026   LC  
  Montag   14:00  -  17:00    EinzelT
Beginn : 24.01.2022    Ende : 24.01.2022
      Raum :   LC 126   LC  
 
 
   Kommentar:

Moderne Sozialwissenschaften verstehen sich zunehmend als Kausalitätsforschung. In dem Seminar wird dieser Trend aufgegriffen, indem zentrale kausalitätsorientierten Methoden einführend vorgestellt und diskutiert werden. Der Fokus liegt dabei auf Experimenten (Labor-, Umfrage-, Feldexperimente) und quasi-experimentellen Ansätzen (z.B. Regression Discontinuity, Difference-in-Difference, Matching). Anhand ausgewählter Beispiele aus der aktuellen Forschung sowie in praktischen Lehreinheiten wird es die Möglichkeit geben, die erlernten Ansätze anwendungsorientiert zu vertiefen. Darüber hinaus werden wir uns kritisch mit einem auf kausale Identifikation und Quantifizierung von Effektgrößen ausgerichteten Wissenschaftsverständnis auseinandersetzen. Zu diesem Zweck werden wir auch Vor- und Nachteile im Vergleich zur qualitativen Kausalitätsforschung diskutieren.

 

Die Einführung in kausale Forschungsdesigns richtet sich nicht nur an Studierende, die eine wissenschaftliche Karriere anstreben. Vertrautheit mit kausaler Inferenz ist von wachsender Bedeutung in professionellen Kontexten, in denen wissenschaftliche Evidenz verwendet wird (z.B. Politikberatung).

 

Wichtig! Das Seminar kann gemeinsam mit oder unabhängig von der Veranstaltung „Kausale Forschungsdesigns: Fallstudien und die vergleichende Methode“ (F. Fastenrath) besucht werden. Beide Veranstaltungen sind aufeinander abgestimmt, bilden aber auch in sich selbständige Einheiten. Es werden mehrere gemeinsame Sitzungen stattfinden.

 

Das Ziel ist, neben laufenden Online-Terminen auch Präsenzlehre in Blöcken zu ermöglichen.

 

Prüfungsleistung: Erarbeitung eines quantitativen oder mixed-methods Forschungsdesigns (ca. 10 Seiten).

 

 
   Literatur:

Literaturbeispiele:

  • Caliendo, M., & Kopeinig, S. (2008). Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31–72.
  • Cunningham, S. (2021). Causal inference: The mixtape. New Haven: Yale University Press.
  • Duflo, E. (2020). Field experiments and the practice of policy. American Economic Review, 110(7), 1952–73.
  • Dunning, T. (2012). Natural experiments in the social sciences: A design-based approach. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Fiske, S. T. (2016). How to publish rigorous experiments in the 21st century. Journal of Experimental Social Psychology, 66, 145–147.
  • Morgan, S. L., & Winship, C. (2015). Counterfactuals and causal inference. Methods and principles for social research (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press.
  • Mutz, D. C. (2011). Population-based survey experiments. Princeton: Princeton University Press.
  • Sniderman, P. M. (2018). Some Advances in the Design of Survey Experiments. Annual Review of Political Science, 21(1), 259–275.