Experimentelle Forschungsdesigns gewinnen zunehmend an Bedeutung in den Sozialwissenschaften. Das Design findet insbesondere zur Identifikation kausaler Zusammenhänge Anwendung und setzt dafür StudienteilnehmerInnen unterschiedlichen Experimentalsituationen aus, deren Effekte anschließend gemessen werden. Der erste Teil der Lehrforschung vermittelt einen Überblick über alternative experimentelle Forschungsdesigns, wie etwa klassische Experimente, natürliche Experimente, Interventionsstudien oder faktorielle Surveys und befasst sich mit den Vor- und Nachteile deren Anwendung in der Soziologie und Politikwissenschaft. Parallel dazu entwickeln die Studierenden in Kleingruppen eigene experimentelle Designs zur Beantwortung einer sozialwissenschaftlichen Forschungsfrage. Der zweite Teil der Lehrforschung vermittelt Fähigkeiten der Durchführung und der Auswertung experimenteller Studien. Dazu können sowohl die eigenständig entwickelten experimentellen Designs praktisch durchgeführt werden als auch bereits erhobene experimentelle Studien ausgewertet werden. Experimentelle Daten, die zur Auswertung zur Verfügung gestellt werden, stammen aus Interventionsstudien (z.B. Teilnahme Geflüchteter an Mentoring-Programmen) oder auch Verhaltensexperimenten (z.B. Experimenten zu Vertrauen oder Zeitpräferenzen). Die Auswertung setzt ein grundlegendes Verständnis quantitativer Methoden und statistischer Verfahren bis zur Regression voraus. Je nach ausgewertetem Experiment kommen Verfahren wie Difference-In-Difference Modelle, Instrumenten-Variablen Regression oder Regression Discontinuity Designs zur Anwendung. Die Auswertungen erfolgen mit der Statistik-Software Stata. Am Anfang der Lehrforschung wird eine kurze Auffrischung angeboten, eine Schulung zu Semesterbeginn wird empfohlen.
(Diese Lehrforschung wird im Wintersemester 2020/21 nachgeholt)
Brady, Henry E. 2008. Causation and Explanation in Social Science. In: Box-Steffensmeier, Janet M., Brady, Henry E. und David Collier (Hrsg.). The Oxford Handbook of Political Methodology. Oxford: Oxford University Press, 217-270.
Markus Gangl. 2010. Causal Inference in Sociological Research. Annual Review of Sociology 36: 21-47.
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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30-M-Soz-M3_LF1 Lehrforschung in Soziologische Methoden | Alternativ zu Seminar 1 und Seminar 2: großes Seminar | Studienleistung
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Studieninformation |
- | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
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