Dr. Jürgen Schiener

Seminar: Einführung in die Mehrebenen- und Panelanalyse mit Stata

Dozent:innen: Dr. Jürgen Schiener
Kurzname: S Emp. Methoden FG
Kurs-Nr.: 02.149.162011
Kurstyp: Seminar

Voraussetzungen / Organisatorisches

Zielgruppe:

  1. Master Studierende im Studiengang Soziologie  (PO 2011, 2016)

Stellung im Studiengang:

  1. M.A. Soziologie: Modul „Qualitative und/oder quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung für Fortgeschrittene“ (PO 2011, 2016)

Voraussetzung der Teilnahme:

  1. Praktische Erfahrungen mit dem Statistikprogramm Stata oder die Bereitschaft, sich diese selbstständig und parallel zur Veranstaltung anzueignen.

Empfohlene Literatur


  1. Allison, Paul D. (2009): Fixed Effects Regression Models (Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences 07-160), Thousand Oaks: Sage.
  2. Andreß, Hans-Jürgen; Golsch, Katrin; Schmidt, Alexander W. (2013): Applied Panel Data Analysis für Economic and Social Surveys. Berlin: Springer.
  3. Browne, William; Rasbash, Jon (2004): Multilevel Modelling. In: Hardy, Melissa; Bryman, Alan (Hg.): Handbook of Data Analysis. London: Sage, S. 459–479.
  4. Friedrichs, Jürgen; Nonnenmacher, Alexandra (Hg.) (2014): Soziale Kontexte und soziale Mechanismen. Wiesbaden: Springer VS (Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, Sonderhefte, 54). Online verfügbar unter https://kzfss.uni-koeln.de/sites/kzfss/pdf/SH_54-2014.pdf.
  5. Giesselmann, Marco; Golsch, Katrin; Lohmann, Henning; Schmidt-Catran, Alexander (Hg.) (2018): Lebensbedingungen in Deutschland in der Längsschnittperspektive. Festschrift für Hans-Jürgen Andreß. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
  6. Hox, Joop J.; Moerbeek, Mirjam; van de Schoot, Rens (2018): Multilevel analysis. Techniques and applications, dritte Auflage. New York; London: Routledge.
  7. Kohler, Ulrich; Kreuter, Frauke (2017): Datenanalyse mit Stata. Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung, fünfte Auflage, München: Oldenbourg.
  8. Mehmetoglu, Mehmet; Jakobsen, Tor G. (2017): Applied Statistics Using Stata. A Guide for the Social Sciences. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore, Washington DC, Melbourne: Sage.
  9. Petersen, Trond (2004): Analyzing Panel Data: Fixed- and Random-Effects Models, in: Hardy, Melissa; Bryman, Alan (Hrsg.): Handbook of Data Analysis, London: Sage: S. 331–345.
  10. Rabe-Hesketh, Sophia.; Skrondal, Anders (2022): Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, vierte Auflage. College Station, TX: Stata Press. Volume I und II.
  11. Snijders, T. A. B.; Bosker, R. J. (2012): Multilevel Analysis. An introduction to basic and advanced multilevel modeling. London u.a.: Sage.
  12. Wolf, Christof; Best, Henning (Hrsg.) 2010: Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse, Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Inhalt

Verfahren der Mehrebenen- und Panelanalyse gehören in der Soziologie und den Nachbardisziplinen bereits seit geraumer Zeit zu den wichtigsten Werkzeugen zur Analyse hierarchischer Datenstrukturen. Dabei sind die einzelnen Beobachtungen nicht unabhängig voneinander, sondern in verschiedenen Kontexten oder Aggregaten "verschachtelt" (z. B. für Arbeitskräfte in Betrieben oder Berufen, Befragte in unterschiedlichen Regionen, Schüler*innen in Schulklassen bzw. Schulen). Dazu gehören auch Paneldaten, wo jeweils mehrere Messzeitpunkte für die einzelnen Untersuchungseinheiten vorliegen. Einen Überblick zu inhaltlichen und methodischen Anwendungen im Feld der Kontext- und Längsschnittanalyse vermitteln z. B. Friedrichs/Nonnenmacher (2014) oder Giesselmann et al. (2018).

In der Veranstaltung wollen wir ausgewählte Verfahren aus dem Bereich der Mehrebenen- und Panelanalyse anhand von einführender Literatur erarbeiten und in eigenen Anwendungen mit dem Statistikprogramm Stata und Beispieldaten ausprobieren. Die betrachteten Verfahren dienen dazu, die wechselseitigen Abhängigkeiten zwischen den Untersuchungseinheiten im zeitlichen und hierarchischen Kontext der Daten methodisch zu kontrollieren oder explizit zu modellieren. Dabei werden für metrische abhängige Variablen ausgehend vom linearen Regressionsmodell zunächst gängige Verfahren der Panelregression (Fixed- und Random-Effects) behandelt, im Anschluss zu den Methoden der Mehrebenenanalyse übergeleitet, Random-Intercept- und Random-Slope-Modelle eingeführt und schließlich zu Mehrebenenmodellen der Panelanalyse erweitert. Analoge Modelle für binäre bzw. kategoriale abhängige Variablen können ausgehend vom logistischen Regressionsmodell an einzelnen Stellen vertieft werden.
 

Zusätzliche Informationen

Für Studierende der Politikwissenschaft gelten die Prüfungsmodalitäten nach Vorgaben der Politikwissenschaft, sofern eine Modulprüfung im Rahmen des Seminars abgelegt wird. Es zählt nur die Hausarbeit als Note für die Modulprüfung, zum Bestehen des Seminars gelten die Anforderungen des Dozenten/der Dozentin. Die Hausarbeit muss fristgerecht zum Abgabetermin 20.03.24 per Mail oder Post ans Studienbüro Politikwissenschaft geschickt werden. Alle Informationen dazu stehen auf der Homepage der Politikwissenschaft unter „Hausarbeiten und Abschlussarbeiten".

Für Studierende der Soziologie: Weitere Informationen zur Anfertigung einer Hausarbeit finden Sie hier: https://www.soziologie.uni-mainz.de/files/2020/08/Handreichung-zur-Anfertigung-von-Hausarbeiten.pdf

Termine

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