Category Archives: HSU Hamburg

Doktorandenkurs “Umgang mit fehlenden Daten”

Kursname: Umgang mit fehlenden Daten

Informationen: Der Kurs ist interdisziplinär ausgerichtet und kann von allen Promovierenden besucht werden, die im Studium zumindest Grundkenntnisse klassischer multivariater Datenanalyseverfahren (lineare / generalisierte lineare Modelle) erworben haben. Der Fokus des Kurses liegt auf der praktischen Anwendung. Statistische Grundlagen (z.B. Markov Chain Monte Carlo) werden nur insoweit behandelt, wie sie zum Verständnis der Methode und für die adäquate Anwendung der jeweiligen Verfahren notwendig ist.

Dozent: Dr. Kristian Kleinke, Uni Siegen, Department of Psychology

Datum: Montag, 04.03.2024 und Montag, 18.03.2024

Uhrzeit: 9.00 – 17.00 Uhr

Kursformat: Online-Seminar

Anmeldung: Email an meisterc@hsu-hh.de bis zum 02.03.2024

Weitere Kursinformationen:

Ablauf:

Am ersten Kurstag wird eine umfassende Einführung in die Problematik fehlender Werte bei der Analyse sozialwissenschaftlicher Datensätze gegeben. Verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte werden vorgestellt und deren Vor- und Nachteile diskutiert.

Der Fokus des zweiten Kurstages ist die praktische Anwendung. Teilnehmende sind herzlich eingeladen, hier auch eigene Daten mitzubringen und an eigenen kleineren Problemstellungen zu arbeiten.

Zusätzlich besteht im Anschluss an den zweiten Kurstag noch die Möglichkeit, die begonnene Arbeit an einer konkreten Problemstellung weiterhin beratend zu begleiten.

Inhalte:

Tag 1

– Missing-data-Muster und Mechanismen

– Diagnostik selektiver Missing-Data-Prozesse

– Überblick über verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte (u.a., ad hoc Verfahren, maximum likelihood, Gewichtung)

– Eine Einführung in die (Bayes’sche) Multiple Imputation (MI)

Tag 2: Praktische Anwendung

– MI unter Annahme multivariat normal verteilter Daten

– MI basierend auf (generalisierten) linearen Modellen

– MI bei Paneldaten

– robustere MI-Ansätze (wenn parametrische Annahmen verletzt sind)

Voraussetzungen:

– Grundkenntnisse in klassischen multivariaten Verfahren (lineare Modelle, generalisierte lineare Modelle

– Wünschenswert, aber nicht notwendig: R-Grundkenntnisse

Vorbereitung:

Um während des Kurses Zeit zu sparen, installieren Sie bitte vorab folgende Software:

1) Blimp, kostenlos erhältlich unter https://www.appliedmissingdata.com/blimp

Sollten Sie im Rahmen Ihres Promotionsvorhabens auch Modelle für Zähldaten spezifizieren wollen, dann müssten Sie bitte auch zusätzlich die Beta-Version installieren.

2) eine aktuelle R-Version, erhältlich unter https://cloud.r-project.org (für die Installation einiger Zusatzpakete benötigt man ggf. unter Windows auch die “R-tools”, die ebenfalls unter dieser Seite erhältlich sind)

3) Optional: Eine aktuelle Version von Rstudio (Desktop), kostenlos erhältlich unter https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Sofern Sie auf Ihrem (Dienst-)Rechner keine Administratorenrechte haben sollten, bitten Sie Ihre Systemadministratoren vorab, o.g. Software zu installieren.

Literatur:

Als Begleitlektüre zum Kurs / zur Vertiefung werden folgenden Bücher empfohlen

1) Van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data (2nd ed.). CRC.

Das Buch ist kostenlos online lesbar unter: https://stefvanbuuren.name/fimd/

2) Enders, C. K. (2022). Applied missing data analysis (2nd ed.). Guilford.

3) Kleinke, K., Reinecke, J., Salfrán, D., & Spiess, M. (2020). Applied multiple imputation. advantages, pitfalls, new developments and applications in R. Springer.

HSU Hamburg: Automatische Textanalyse (25.05.2023)

Kursbeschreibung:

Digitalisierung und Vernetzung haben große Mengen unstrukturierter Textdaten hervorgebracht, die auch von der Organisations- und Personalforschung genutzt werden können. Soziale Medien, Texte über Unternehmen (z.B. Presseartikel), von Unternehmen (z.B. Geschäftsberichte oder Stellenausschreibungen) sowie Texte, die innerhalb von Unternehmen entstehen (z.B. im Social Intranet) bieten zahlreiche Möglichkeiten für die Forschung. Um jedoch mit den großen Datenmengen angemessen arbeiten zu können, bedarf es Methoden des Text Minings, die auf Basis von Algorithmen automatisch Muster in großen, unstrukturierten Texten und Textsammlungen erkennen und relevante Informationen extrahieren.

Der Kurs führt in das Thema Text Mining ein, indem er unterschiedliche Verfahren und deren Anwendungsgebiete darstellt und den typischen Verlauf solcher Forschungsprojekte aufzeigt.

Datum:

25.05.2023, ganztägig

Ort:

Helmut-Schmidt Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg

Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Gebäude M1, Mensaraum 001 (Erdgeschoss)

Dozent:

Dr. Heiko Hoßfeld

University of Labor, Frankfurt/M.

Kurssprache:

Deutsch

Registrierung:

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden möchten, schicken Sie bitte eine Email an meisterc@hsu-hh.de

PhD Course SOEP on Campus – HSU Hamburg

SOEP On Campus

Course Outline:

This workshop offers a short hands-on introduction to the data of the Socio-economic panel study. Participants will be introduced to the content of the study, its data-structure, sample selection and weighting strategy and they will be provided with an overview over the study documentation. The entire process from identifying and finding variables containing specific information in the dataset to the creation of the final dataset for analysis and first empirical investigations will be discussed. (Participants who already have access to the data via their home-institutions will be able to practice hands-on.) All hands-on problems will be exercised jointly as well. This practical part of the workshop requires familiarity with methods of empirical analysis and advanced programming skills in STATA. An overview of the required STATA skills can be found here (PDF, 274.09 KB)

Instructor:

Dr. Sandra Bohmann, DIW (Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung), Berlin

Dates:

The course takes place on the campus of Helmut-Schmidt-University, Hamburg.

20. April 2023

12:30 – 15:00 Inhalte und Struktur des SOEP
15:00 – 15:15 Pause
15:15 – 16:15 Datenstruktur und Aufbereitungshilfen
16:15 – 16:30 Pause
16:30 – 18:00 Hands On I: Aufbereiten eines Längschnittdatensatzes

21. April 2023

09:30 – 11:00 Ziehungsdesign und Gewichtung
11:00 – 12:30: Hands-On II: Gewichtung
12:30 – 13:30: Mittagspause
13:30 – 14:30: Individuum in Kontext
14:30 – 15:00: Pause
15:00 – 17:00: Hands-On III: Multi-Actor Designs

Registration:

If you want to register for the course, please send an email to meisterc@hsu-hh.de

The maximum number of participants is 26.

Gastvortrag Forschungsdatenzentrum: Betriebs- und Organisationsdaten und die Möglichkeiten der Archivierung qualitativer Daten/HSU Hamburg

Im Rahmen einer Vortragsreihe des Forschungsclusters OPAL der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg/Universität der Bundeswehr wird folgender Gastvortrag angekündigt:

Vortragender: Tobias Gebel, Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Forschungsinfrastruktur des DIW Berlin

Vortragstitel: „Das Forschungsdatenzentrum: Betriebs- und Organisationsdaten und die Möglichkeiten der Archivierung qualitativer Daten“

Datum des Vortrags: 25. April 2022 um 18:00 – 19:30 Uhr

Der Vortrag findet im hybriden Format statt. Für Zugangsinformationen schreiben Sie eine Email an meisterc@hsu-hh.de.

Fortgeschrittenenkurs quantitative Datenanalyse mit SPSS – HSU Uni Bw Hamburg

Fortgeschrittenenkurs quantitative Datenanalyse mit SPSS

Inhalt:

Ausgewählte multivariate Verfahren zur Datenanalyse bzw. zur Konstruktion von Skalen, insbesondere: Itemanalyse (vor allem Konstruktion von Likert-Skalen), Varianzanalysen, Einfache und Multiple Regressionsanalyse, Logistische Regression.

Lehrende:

Frau Dr. Elke Goltz (HSU)

Termine:

Montag, 15.11.21 – 10:00 bis 17:00 Uhr

Dienstag, 16.11.21 – 10:00 bis 15:00 Uhr

Mittwoch, 17.11.21 – 10:00 bis 15:00 Uhr

Donnerstag, 18.11.21 – 10:00 bis 13:00 Uhr

Der Montag sowie der Donnerstag sind Präsenzveranstaltungen auf dem Campus der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg im Raum 305. Der Dienstag und der Mittwoch werden virtuell über MS Teams abgewickelt.

Die Zahl der Teilnehmenden ist auf 15 begrenzt. Es sind derzeit (Stand: 21.10.) noch Plätze frei.

Die Teilnehmenden brauchen einen eigenen PC mit installiertem SPSS 25 oder SPSS 27.

Anmeldung:

Wenn Sie sich für diesen Kurs interessieren,schicken Sie bitte eine Email an

meisterc@hsu-hh.de

Stimm- und Sprechtraining / HSU Uni Bw Hamburg

Stimm- und Sprechtraining

Am 28.10. und am 03.11.2021 wird Frau Dipl.-Reg. Ingrid Gündisch an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr im Rahmen des Doktorandenprogramms einen eintägigen Kurs “Stimm- und Sprechtraing” anbieten. Der Kurs richtet sich an Doktoranden aller Fakultäten.

Die Teilnehmerzahl ist auf 10 beschränkt.

Beide Kurse sind bereits ausgebucht.

Aufbaukurs Projektmanagement HSU/Uni Bw Hamburg

Aufbaukurs Projektmanagement

Herr Dipl.-Ing. Claus Holm wird diesen Kurs am 28. und 29.10.2021 von 9.00 – 17.00 Uhr in Präsenz auf dem Campus der Helmut-Schmidt- Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg veranstalten.

Für die Anmeldung gibt es allerdings zwei Besonderheiten zu beachten:

Der Kurs richtet sich an diejenigen wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen, die Verantwortung in einem dtec- oder anderen drittmittelfinanzierten Forschungsprojekt tragen, z.B als Projektleiter:in, in der eigenständigen Projektkoordination oder vergleichbar.

Die Teilnehmer:innenzahl ist auf 8 beschränkt.

Der Kurs ist bereits ausgebucht.

Crashkurs Projektmanagement

Am 26. und 27.10.2021 wird Herr Dipl.-Ing. Claus Holm an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg einen zweitägigen Crashkurs zum Projektmanagement anbieten. Herr Holm hat Maschinenbau und Berufspädagogik studiert und ist seit 2005 Geschäftsführer der pm/c projektmanagement & Consulting in Husum, verfügt also über langjährige Erfahrung in dem Feld. Dieses Angebot richtet sich an Angehörige aller Fakultäten, die sich thematisch in das Projektmanagement einarbeiten wollen. Aufgrund didaktischer Erwägungen und aufgrund der geltenden Corona-Auflagen ist die Zahl der Teilnehmenden auf 8 begrenzt.

Der Kurs ist bereits ausgebucht!

HSU – Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS

Workshop zur Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS (Version 24/25)

Inhalt:

Wie lassen sich erhobene Daten zielführend auswerten? In der Veranstaltung werden grundlegende Kenntnisse zu Statistiksoftware SPSS vermittelt. Im Vordergrund stehen dabei die Programmoberfläche und einfache Auswertungsverfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik.

Die Veranstaltung ist so konzipiert, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende des Kurses mit folgenden Inhalten sicher umgehen können:

Erstellung von Datenmasken und Dateneingabe
Uni- und bivariate deskriptive Statistik
Zusammenhangs- und Unterschiedsmessungen; Signifikanztests
Durchführung von Berechnungen; z.B. Erzeugung neuer Variablen, etwa Indizes
Verknüpfung von Dateien (Quer- und Längsschnitt)

Darüber hinaus können nach Absprache und zeitlichen Ressourcen gern weitere Themen mit der Dozentin behandelt bzw. individuelle Fragestellungen besprochen werden.

Voraussetzungen/Vorkenntnisse:

keine, von Vorteil wären jedoch Grundkenntnisse zu statistischen Kennziffern (etwa Mittelwerte, Streuungsmaße)

Tutorin:

Dr. Elke Goltz, HSU

Termine:

13.04.21 bis zum 16.04.21 – jeweils von 9:30 bis 14:30 Uhr

Ort:

Online via MS Teams; Einloggdaten werden nach Schließung der TN-Liste verschickt.

Teilnehmer:

maximal 10

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link:

https://ilias.hsu-hh.de/goto.php?target=crs_341192_rcodemPqRdgLQkE&client_id=unibw

Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, schickt bitte eine Mail an phd-network@hsu-hh.de mit der Bitte um Teilnahme.

HSU Hamburg: Weiterbildungskurs Qualitative Inhaltsanalyse und MAXQDA am 01. und 02.10.2020 in Hamburg (Nur noch wenige Restplätze verfügbar)

Im Rahmen der internen Weiterbildungsangebote der Fakultät WiSo bietet Herr Dr. Stefan Rädiker am 01. und 02. Oktober 2020 wieder einen zweitägigen Workshop zum Thema „Qualitative Inhaltsanalyse und MAXQDA“ an.

Dr. Rädiker ist Diplom-Pädagoge und Trainer. Er hat mehrere Jahre als Chief Technology Officer bei der VERBI GmbH in Berlin, dem Hersteller von MAXQDA, die Funktionen des Programms weiterentwickelt und dabei auch zahlreiche Konzepte für MAXQDA- und Methoden-Workshops erarbeitet. Seit 2017 ist er mit seinem Angebot Methoden-Expertise.de selbständig tätig und arbeitet weiterhin mit dem MAXQDA-Team in Berlin zusammen.

Die Veranstaltung findet am Donnerstag, den 01. (10:30 – 17:00 Uhr) und Freitag, den 02. Oktober 2020 (09:00-15:30 Uhr) in HS 3 im Hauptgebäude H1 der HSU statt. Es sind selbstverständlich nicht nur Doktorandinnen und Doktoranden zu der Veranstaltung willkommen, sondern Interessierte aller erdenklichen Herkünfte.

Die Teilnehmenden benötigen für den zweiten Tag des Workshops ein Notebook, auf dem eine Version von MAXQDA installiert ist. Wer keine Lizenz hat, kann die kostenlose Demoversion verwenden (www.maxqda.de/demo). Bitte beachten Sie, dass die Lizenz nur 14 Tage gültig ist.

Es sind nur noch wenige Restplätze verfügbar. Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt unter diesem Link: https://ilias.hsu-hh.de/goto.php?target=crs_290487_rcodezyTgZUTWLr&client_id=unibw. Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, stelle bitte eine Teilnahmeanfrage per E-Mail an Simon Weingärtner (weingaertner@hsu-hh.de). Bitte beachten Sie, dass die Teilnehmerzahl begrenzt ist. Sollten Sie einen Platz erhalten haben aber kurzfristig nicht teilnehmen können, melden Sie sich bitte in ILIAS bzw. per E-Mail wieder ab, damit ggf. Kolleg*innen auf der Warteliste nachrücken können.

Geplant ist der Kurs als Präsenzveranstaltung, bei der die gängigen Hygieneregeln eingehalten werden müssen. Sollten die Umstände dies erfordern, kann die Veranstaltung abweichend im Online-Format durchgeführt werden.

ACHTUNG: Zur optimalen Vorbereitung des Workshops werden alle Teilnehmenden gebeten, vorab online ein paar Fragen zu ihren aktuellen Forschungsprojekten (in kurzen Stichpunkten!) zu beantworten. Weiterhin wird Herr Dr. Rädiker einen Übungszettel zu MAXQDA bereitstellen, den die Teilnehmenden in ca. 30-45 Minuten mit den auf der MAXQDA-Webseite zur Verfügung gestellten Tutorials bearbeiten können, so dass alle zumindest die Oberfläche schon einmal gesehen haben. Zugang zu Fragebogen und Übungszettel erhalten Sie ca. zwei Wochen vor Kursbeginn über ILIAS oder per E-Mail.

Inhalte:

Tag 1: Der erste Tag führt in die häufig angewandte Methode der Qualitativen Inhaltsanalyse zur Auswertung qualitativer Daten (Interviews, Berichte, Dokumente, …) ein. Die einzelnen Schritte der Umsetzung werden besprochen und an Beispieldaten eingeübt, insbesondere die Kategorienbildung und Kategorienanwendung. Auf Wunsch kann gerne eigenes Datenmaterial bzw. der eigene Forschungsstand eingebracht werden.

Einführung in die qualitative Inhaltsanalyse (QIA): Definition, Einordnung, Grundbegriffe, prinzipieller Ablauf, Kernpunkte
Schritt für Schritt-Anleitung zur inhaltlich strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse

Tag 2: Der zweite Tag ist der Analysesoftware MAXQDA gewidmet und befähigt dazu, eigene Forschungsprojekte mit MAXQDA effizient umzusetzen. In einer Mischung aus Demonstration und Übungsphasen stehen vor allem die folgenden Inhalte auf dem Programm:

MAXQDA-Projekte anlegen und Dokumente importieren
Codes erstellen und Textstellen codieren
Codierte Textstellen ausgeben lassen
Memos erstellen, bearbeiten und verwalten
In Texten suchen und Ergebnisse automatisch codieren
Mit Variablen arbeiten und für Gruppenvergleiche nutzen
Ausblick auf weiterführende Funktionen (Datenvisualisierung, Reporte, …)

Natürlich wird ein Bezug zu den Inhalten des ersten Tages hergestellt und auch der zweite Tag bietet ausreichend Gelegenheit, um das neue Wissen auf die eigenen Forschungsprojekte zu übertragen. Der Workshop ermöglicht NeueinsteigerInnen wie auch Erfahrenen MAXQDA-UserInnen, ihre Kompetenzen zu erweitern.

Falls Sie lediglich an einem der beiden Tage teilnehmen können oder wollen, teilen sie uns dies bitte bis zum 23.09.2020 unter weingaertner@hsu-hh.de mit.