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Universität Hamburg – Doktorandenkurs: Einführung in das Sozio-oekonomische Panel (SOEP)

Institution: Graduate School der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universität Hamburg

Studiengang: Promotionsstudiengang

Dozent/in: Thomas Siedler

Termin(e):
14.12.2012, 10.00 – 19.00 Uhr
15.12.2012, 10.00 – 19.00 Uhr

Lehrveranstaltungsart: Workshop

Raum: WP A507

Semester-Wochen-Stunden: 1

Unterrichtssprache: deutsch

Zielgruppe: DoktorandInnen der Sozialwissenschaften und Ökonomie

Beschreibung:
Das SOEP ist eine seit 1984 laufende jährliche Wiederholungsbefragung von Personen und Haushalten in Deutschland. In der ersten Welle in Westdeutschland wurden über 12,000 Personen in etwa 6,000 Haushalten befragt. Im Jahre 1990 wurden in Ostdeutschland die ersten Befragungen mit 6,014 Personen durchgeführt. Das SOEP deckt insbesondere die folgenden Themengebiete ab: Erwerbsbeteiligung und berufliche Mobilität, Einkommen, Erwerbs- und Familienbiographien, Gesundheit, subjektives Wohlbefinden, gesellschaftliche Partizipation und Zeitverwendung, Bildung, Haushaltszusammensetzung und Wohnsituationen, Familie und soziale Netzwerke. Die Veranstaltung gibt einen detaillierten Überblick über den Aufbau und die Struktur des SOEP. In praktischen Übungen lernen die Teilnehmer/innen Analysemöglichkeiten mit Längsschnittdaten kennen und es werden verschiedene Schätzmethoden mit Paneldaten vorgestellt.

Zielgruppe: Die Veranstaltung richtet sich insbesondere an Doktorand/innen die an einer anwendungsbezogenen Einführung in das Arbeiten mit Längsschnittdaten interessiert sind und das SOEP oder andere Paneldaten für empirische Analysen nutzen möchten

Vorkenntnisse: In den praktischen Lehreinheiten wird ausschließlich die Statistik-Software Stata verwendet. Teilnehmer/innen ohne Stata-Kenntnisse wird dringend geraten, sich zuvor mit der Software vertraut zu machen. Eine gute Einführung in Stata gibt das Buch von Kohler und Kreuter (2008).

Referenzen: Kohler, U. und Kreuter, F. (2008), Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. Oldenbourg Wissenschaftsverlag.

Anmeldung über die Graduate School der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universität Hamburg (Dr. Ulf Beckmann)

Universität Hamburg – Doktorandenkurs: Einführung in die Mehrebenenanalyse (mit Stata)

Institution: Graduate School der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universität Hamburg

Studiengang: Promotionsstudiengang

Dozent/in: Natascha Nisic

Termin(e):
10.01. und 17.01.2013, 09.00 – 17.00 Uhr
11.01. und 18.01.2013, 09.00 – 15.00 Uhr

Lehrveranstaltungsart: Workshop

Raum: n.a.

Semester-Wochen-Stunden: 2

Unterrichtssprache: deutsch

Zielgruppe: Sozialwissenschaften (Soziologie, VWL, BWL, etc.)

Beschreibung:
Der Kurs gibt eine Einführung in die Mehrebenenanalyse bzw. Analyse hierarchischer Daten (auch multilevel analysis, mixed models, hierarchical (linear) models). Eine solche Datenstruktur liegt insbesondere dann vor, wenn einzelne Beobachtungen nicht unabhängig sind, sondern jeweils einem übergeordneten Kontext angehören (z.B. Schüler in verschiedenen Schulklassen, Arbeitnehmer in Unternehmen, Befragte unterschiedlicher Länder). Neben der Vermittlung notwendiger methodischer und statistischer Grundlagen liegt der Schwerpunkt des Workshops auf der anwendungs- und praxisorientierten Umsetzung mehrebenenanalytischer Fragestellungen mithilfe der Statistiksoftware Stata (hands-on). Im Mittelpunkt stehen lineare Modelle, es werden jedoch auch weiterführende Ansätze und Anwendungen der Analyse hierarchischer Daten behandelt (nicht-lineare Modelle, Panelanalyse). Die Teilnehmer können gerne eigene mehrebenenanalytische Fragestellungen und Forschungsvorhaben im Kurs zur Diskussion stellen.

Voraussetzung für die Teilnahme sind (solide) Kenntnisse multivariater Regressionsverfahren (OLS) sowie Erfahrung im Umgang mit statistischen Auswertungsprogrammen (Stata-Kenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend).

Anmeldung über die Graduate School der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universität Hamburg (Dr. Ulf Beckmann)