Empirische Methoden der Politikwissenschaft 2

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1 Institut für Politische Wissenschaft Universität Heidelberg WS 2013/14 Modulverantwortliche: Prof. Dr. Jale Tosun Juniorprofessorin für International and Comparative Political Economy Sprechstunde: Dienstag und Mittwoch, Uhr (Raum ) Seminarleitung: Kathrin Dümig Sprechstunde: Mittwoch, Uhr (Raum ) Wahlpflichtmodul Empirische Methoden der Politikwissenschaft 2 Kursprogramm Kursinhalt Diese Vorlesung vertieft die Kenntnisse der Studierenden über quantitative und qualitative Methoden empirischer Forschung in der Politikwissenschaft. Die Vorlesung beginnt mit einem Überblick über den empirischen Forschungsprozess, die Generierung von Daten sowie verschiedene Arten qualitativer und quantitativer Forschungsdesigns. Der zweite Teil des Kurses widmet sich der multivariaten Regressionsanalyse. Er führt in die Prinzipien der OLS-Regressionsanalyse und Inferenzstatistik ein und zeigt, wie nicht-lineare Zusammenhänge zweier Variablen und Interaktionseffekte mithilfe einfacher Regressionsmodelle statistisch modelliert werden können. Der dritte Teil stellt Regressionsmodelle für diskrete abhängige Variablen vor. Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt auf dem Verständnis der Logik empirischer Methoden, der Anwendbarkeit in der Politikwissenschaft und der Interpretation qualitativer und quantitativer Ergebnisse. Das vorlesungsbegleitende Seminar vertieft diese Kenntnisse und übt die Anwendung der jeweiligen Methoden mittels praktischer Beispiele aus dem Bereich der Politikwissenschaft. Teilnahmevoraussetzung Teilnahmevoraussetzung ist die erfolgreiche Teilnahme am Modul Empirische Methoden der Politikwissenschaft 1 oder vergleichbare Kenntnisse. Termine Vorlesung (Prof. Dr. Jale Tosun) Mittwoch Uhr Raum: Hörsaal, Bergheimer Str. 58 Seminar (Kathrin Dümig) Donnerstag Uhr Raum: SR , Bergheimer Str. 58 1

2 Lernziele Die Studierenden kennen die verschiedenen Schritte des empirischen Forschungsprozesses und die Gütekriterien für theoriegeleitete empirische Forschung. Sie können auf dieser Grundlage eigene Forschungsarbeiten konzipieren und durchführen. Die Studierenden erlangen die notwendigen Kenntnisse, um empirische Untersuchungen, die in einschlägigen Fachzeitschriften veröffentlicht sind, bewerten zu können. Sie kennen verschiedene Verfahren der Regressionsanalyse, können diese selbstständig anwenden und die Ergebnisse interpretieren. Sie sind in der Lage, für ein gegebenes theoretisches Modell und für eine gegebene Datenstruktur ein passendes Analyseverfahren auszuwählen. Darüber hinaus können die Studierenden diese Datenanalysen selber mit dem Statistikprogramme Stata durchführen. Literatur, Kursunterlagen und E-Learning Die Pflichtliteratur der Vorlesung sowie weitere Unterlagen, Folien und Informationen für den Kurs finden Sie auf der E-Learning-Seite der Universität Heidelberg ( unter WS 2013/14 > Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften > Politische Wissenschaft > VL Empirische Methoden der Politikwissenschaft 2. Bitte schreiben Sie sich als Teilnehmer in diesen Kurs ein. Das Passwort für den Kurs lautet methoden2. Bitte achten Sie darauf, dass Sie im Moodle2 eine aktuelle adresse hinterlegen! Für die praktische Arbeit mit dem Statistikprogramm Stata im Seminar wird in weiten Strecken folgendes Buch verwendet, dessen Anschaffung dringend empfohlen wird: der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. 4. Auflage. München: Oldenbourg. Für die theoretischen Grundlagen wird in weiten Strecken folgendes Buch verwendet, dessen Anschaffung ebenfalls dringend empfohlen wird: Kühnel, Steffen-M. und Dagmar Krebs (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. 6. Auflage. Hamburg: Rowohlt. Beide Bücher sind nicht in Moodle2 vorhanden! Leistungsnachweis Der Leistungsnachweis besteht aus der aktiven Mitwirkung bei der Erörterung von Fragestellungen, die am Ende jeder Vorlesung vorgestellt werden, sowie einer Replikation und einer kleinen schriftlichen Arbeit (Take-Home-Exam). Die Gesamtnote für das Modul ergibt sich aus dem Take-Home-Exam. Im Take-Home-Exam werden die im Kurs erlernten Datenanalysemethoden selbstständig mit Hilfe des Statistikprogramms Stata angewendet. Der Schwerpunkt 2

3 liegt dabei auf der praktischen Anwendung des Gelernten und der Interpretation der Ergebnisse. Bei der Replikation sollen die Ergebnisse einer bereits veröffentlichten quantitativen Untersuchung von den Studierenden reproduziert werden. Den Studierenden werden fünf empirische Arbeiten, die sich für eine Replikation eignen, vorgestellt, von denen sie sich dann eine aussuchen und replizieren. Die Replikation wird entweder mit bestanden oder nicht bestanden bewertet. Eine mit bestanden bewertete Replikation dient als Zulassungsvoraussetzung für das Take-Home-Exam. In den Gruppendiskussionen am Ende jeder Vorlesung geht es um den Transfer und die Anwendung des vermittelten Wissens. Beispiele hierfür sind das Diskutieren und Kritisieren von bereits veröffentlichten Studien oder die Erarbeitung eines Untersuchungsdesigns für eine bestimmte Fragestellung. Gruppenarbeit Regelmäßig am Ende der Vorlesung Schriftliche Arbeit 1: Replikation Ausgabe Aufgabenstellung: 18. Dezember 2013 Abgabetermin: 15. Januar 2014, 18 Uhr Schriftliche Arbeit 2: Take-Home-Exam Ausgabe Aufgabenstellung: 5. Februar 2014 Abgabetermin: 19. Februar 2014, 18 Uhr Die beiden schriftlichen Arbeiten müssen sowohl eine pdf-datei mit ausformuliertem Text mitsamt Ergebnissen als auch ein Do-File zur Replikation der darin dargestellten Ergebnisse enthalten. Die Ausgabe der Aufgabenstellung und die Abgabe der beiden Dateien erfolgt über die e-learning-seite des Kurses in moodle2. Statistik-Software: Stata Für die praktischen Anwendungen der im Kurs erlernten Datenanalysemethoden wird das Statistikprogramm Stata verwendet. Die dafür notwendige Software Stata ist auf den Rechnern im Computer-Schulungsraum der Bibliothek (Raum a) und in den beiden CIP-Pools des Campus Bergheim (Räume und ) installiert und kann dort verwendet werden. Außerdem kann über den Remote-Desktop des Rechenzentrums auch von außerhalb des Campus auf eine ältere Version von Stata zugegriffen werden. Nach dem Einloggen findet sich Stata jeweils im Startmenü. Für die Einführung (und Wiederholung) in das Programm empfiehlt sich das Lehrbuch von Kohler und Kreuter (2012). Hilfreiche und praxisbezogene Tipps zum Umgang mit STATA finden Sie auch unter Hinweis für Lehramts- und Magisterstudierende: Da die praktische Anwendung der vorgestellten Datenanalysemethoden elementarer Bestandteil des Lernziels und der Prüfungsleistung ist, können Vorlesung und Seminar nur in Kombination besucht werden. 3

4 Kursprogramm TEIL I: DATEN UND FORSCHUNGSDESIGN Mittwoch, 16. Oktober 2013 Sitzung 1: Einführung Keine Pflichtliteratur Mittwoch, 23. Oktober 2013 Sitzung 2: Entfällt Der Inhalt dieser Sitzung wird in der nächsten Sitzung behandelt, die dafür eine halbe Stunde länger (also von 18:00 bis 20:00 Uhr) gehen wird. der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 1, 2 und 3. Mittwoch, 30. Oktober 2013 Sitzung 3: Forschungsprozess und -design King, Gary, Robert O. Keohane und Sidney Verba (1994). Designing Social Inquiry. Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton, NJ: Princeton University Press. Kapitel 1. Bernauer, Thomas, Detlef Jahn, Patrick Kuhn und Stefanie Walter (2009). Einführung in die Politikwissenschaft. Baden-Baden: Nomos. Kapitel 2 und 3. Kellstedt, Paul und Paul Whitten (2009). The Fundamentals of Political Science Research. Cambridge: Cambridge University Press. Kapitel 3 und 4. der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 5. Mittwoch, 6. November 2013 Sitzung 4: Generieren und Beschreiben von Daten King Gary, Robert O. Keohane und Sidney Verba (1994). Designing Social Inquiry. Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton, NJ: Princeton University Press. Kapitel 2. De Vaus, David (2002). Analyzing Social Science Data. 50 Key Problems in Data Analysis. Los Angeles: Sage. Kapitel 1-7. Kühnel, Steffen-M. und Dagmar Krebs (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Hamburg: Rowohlt. Kapitel

5 der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 6 und 7. TEIL II: OLS-REGRESSIONSANALYSE Mittwoch, 13. November 2013 Sitzung 5: Wahrscheinlichkeitstheorie King Gary, Robert O. Keohane und Sidney Verba (1994). Designing Social Inquiry. Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton, NJ: Princeton University Press. Kapitel 3. Moses, Jonathon W. und Torbjørn L. Knutsen (2007). Ways of Knowing. Competing Methodologies in Social and Political Research. Basinstoke: Palgrave Macmillam. Kapitel 2. Kühnel, Steffen-M. und Krebs, Dagmar (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Hamburg: Rowohlt. Kapitel 5-7. der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 8. Mittwoch, 20. November 2013 Sitzung 6: OLS-Regressionsanalyse Moses, Jonathon W. und Torbjørn L. Knutsen (2007). Ways of Knowing. Competing Methodologies in Social and Political Research. Basinstoke: Palgrave Macmillam. Kapitel 4. Kühnel, Steffen-M. und Krebs, Dagmar (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Hamburg: Rowohlt. Kapitel 13 und 14. der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 9. Mittwoch, 27. November 2013 Sitzung 7: Entfällt Der Inhalt dieser Sitzung wird in der nächsten Sitzung behandelt, die dafür eine halbe Stunde länger (also von 18:00 bis 20:00 Uhr) gehen wird. 5

6 Mittwoch, 4. Dezember 2013 Sitzung 8: OLS-Diagnostik und verfeinerte Modelle Baum, Christopher F. (2006). An Introduction to Modern Econometrics Using Stata. College Station TX: Stata. Kapitel 5. Rabe-Hesketh, Sophia und Anders Skrondal (2012). Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata. Volume I: Continuous Responses. College Station TX: Stata Press. Kapitel 1. Kühnel, Steffen-M. und Krebs, Dagmar (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Hamburg: Rowohlt. Kapitel der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel 9.3. und 9.4. Mittwoch, 11. Dezember 2013 Sitzung 9: Anwendungsbeispiel Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Los Angeles: Sage. Kapitel 7. Tosun, Jale (2013). Absorption of Regional Funds: A Comparative Analysis. Journal of Common Market Studies. DOI: /jcms Baum, Christopher F. (2006). An Introduction to Modern Econometrics Using Stata. College Station TX: Stata. Kapitel Mittwoch, 18. Dezember 2013 Sitzung 10: Wiederholung und Erklärungen zur Replikation Keine Pflichtliteratur Ausgabe Aufgabenstellung Replikation TEIL III: REGRESSIONSANALYSE FÜR DISKRETE ABHÄNGIGE VARIABLEN Mittwoch, 8. Januar 2014 Sitzung 11: Logistische Regression: Logik und Interpretation I Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Los Angeles: Sage. Kapitel 3. der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel

7 Kühnel, Steffen-M. und Krebs, Dagmar (2012). Statistik für die Sozialwissenschaften: Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Hamburg: Rowohlt. Kapitel 16 und 17. Long, Scott und Jeremy Freese (2006). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. College Station TX: Stata Press. Kapitel Mittwoch, 15. Januar 2014 Sitzung 12: Logistische Regression: Interpretation II und Goodness of Fit Abgabetermin Replikation Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Los Angeles: Sage. Kapitel 4. Kohler, Ulrich, und Frauke Kreuter Datenanalyse mit Stata. Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München: Oldenbourg. Kapitel Long, Scott und Jeremy Freese (2006). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. College Station TX: Stata Press. Kapitel Mitwoch, 22. Januar 2014 Sitzung 13: Ordered Logit Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Los Angeles: Sage. Kapitel 5. Long, Scott und Jeremy Freese (2006). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. College Station TX: Stata Press. Kapitel 5. Mittwoch, 29. Januar 2014 Sitzung 14: Multinomial Logit Long, J. Scott (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Los Angeles: Sage. Kapitel 6. Long, Scott und Jeremy Freese (2006). Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata. College Station TX: Stata Press. Kapitel 6. 7

8 Mittwoch, 5. Februar 2014 Sitzung 15: Abschlussveranstaltung Keine Pflichtliteratur Mittwoch, 19. Februar 2014 Ausgabe Aufgabenstellung des Take-Home-Exams Abgabetermin des Take-Home-Exams 8