Summerschool Statistik und Methoden

Die Summerschool besteht aus zwei Kursen einem Grund- und einem Vertiefungskurs, die aufeinander aufbauen. Ziel der Kurse ist es, Promovierenden zu befähigen, die für ihre Promotion nötigen empirischen Untersuchungen möglichst fehlerfrei planen, auswerten und interpretieren zu können. Entsprechend werden im Grundkurs, statistisch-methodische Kenntnisse für die Planung und Vorbereitung einer empirischen Untersuchung besprochen. Daran schließ sich im Aufbaukurs die Einführung in eine Reihe statistischer Auswertungsverfahren an.

Einführung in die Untersuchungsplanung (Grundkurs)

Wie muss ich meine Untersuchung planen und durchführen, um meine Forschungsfrage beantworten zu können?

Zeit: Montag, den 17 bis Mittwoch, den 19. Mai, 9.00 Uhr bis 17.00 Uhr.

Inhalt: Kausalität, Interne Validität, Funktion von Hypothesen, Deskriptive Statistik, Effektgrößen, Signifikanztest, Testplanung.

Im Anschluss an den Kurs wird auf Grundlage des Gelernten ein Versuchsplan für mindestens eine im Rahmen der Promotion geplante Untersuchung entworfen. Für diesen Versuchsplan gibt es ein individuelles Feedback.

Einführung in die Datenauswertung (Vertiefungskurs)

Welches statistische Verfahren passt zu meiner Forschungsfrage?

Bei diesem Kurs werden die Inhalte des Grundkurses als bekannt vorausgesetzt. Teilnehmen können daher alle, die den Grundkurs absolviert haben oder die unabhängig davon, in der Lage sind, einen Versuchsplan für eine der im Rahmen ihrer Promotion geplanten Untersuchungen zu erstellen. Der Versuchsplan muss rechtzeitig vor dem Kurs bei der Kursleiterin eingereicht werden.

Zeit: Montag, den 7. Juni bis Mittwoch, den 9.Juni, 9.00 Uhr bis 17.00 Uhr

Inhalt: Die folgenden statistischen Verfahren werden besprochen: t-Test, χ2-Unabhängigkeitstest, Korrelation, einfache lineare Regression, Varianzanalyse (ANOVA I und II), Multiple Regression. Dabei wird geklärt, welche Hypothesen durch die Verfahren getestet werden, bzw. welche Fragen sie beantworten, welche Voraussetzungen die Daten für eine Auswertung erfüllen müssen und schließlich wie die Ergebnisse korrekt interpretiert werden.