Sommersemester 2025

Modul 26001/MB 2: Forschungsmethoden in den Sozialwissenschaften

(ehemals Modul 1.6)

Vorstellung des Moduls

Inhalte

In diesem Modul werden zentrale Elemente des Forschungsprozesses – von der Entwicklung einer Forschungsfrage über Konzepte und Operationalisierung bis hin zur Fallauswahl und Festlegung der Untersuchungsmethode – auf Basis sozialwissenschaftlicher Fragestellungen behandelt, um auf dieser Grundlage Vor- und Nachteile verschiedener Forschungsdesigns bewerten zu können. Zur Bearbeitung einer Forschungsfrage lernen die Studierenden weiterführende Analyseverfahren (z.B. Regression, Faktorenanalyse, Qualitative Comparative Analysis, Inhaltsanalyse, Fallstudien) kennen und sind mit den Vor- und Nachteilen dieser Analyseverfahren vertraut. Die Studierenden erweitern zudem ihre Kenntnisse in einem Statistikprogramm (R bzw. RStudio) und können weiterführende Analyseverfahren anwenden. Dabei arbeiten sie mit ausgewählten Sekundärdatensätzen (z.B. European Social Survey).

Lerneinheiten im Überblick

  • Forschungsstrategien in den Sozialwissenschaften (LE1): Trotz unterschiedlicher Themen und Fragestellungen sind Forschende und Studierende bei der Durchführung eines Forschungsprojekts immer wieder mit vergleichbaren Herausforderungen konfrontiert: eine relevante Forschungsfrage muss entwickelt und der meist umfangreiche Forschungsstand prägnant präsentiert werden. Daran anknüpfend müssen die zentralen Konzepte eines Forschungsprojekts spezifiziert und valide Operationalisierungen dieser Konzepte entwickelt werden. Schließlich müssen Untersuchungsobjekte ausgewählt und die geeignete Untersuchungsmethode festgelegt werden. Die Lerneinheit behandelt die typischen Herausforderungen eines Forschungsprojekts und bietet Informationen, um diese Herausforderungen (besser) meistern zu können.
  • Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften (LE2): Die Lerneinheit macht mit wichtigen Analyseverfahren bzw. Forschungsmethoden der Sozialwissenschaften vertraut. Die einzelnen Beiträge stellen jeweils ein spezifisches Analyseverfahren bzw. Methode vor und diskutieren Voraussetzungen sowie Vor- und Nachteile. Dabei werden die einzelnen Verfahren nicht abstrakt dargestellt, sondern jeweils an konkreten sozialwissenschaftlichen Fragestellungen illustriert. Die Auseinandersetzung mit den unterschiedlichen Verfahren soll einerseits die passive Methodenkompetenz, also das grundlegende Verständnis des jeweiligen Verfahrens, fördern, und andererseits das Interesse wecken, sich mit ausgewählten Verfahren intensiver zu beschäftigen.
  • Datenanalyse mit R. Weiterführende Verfahren (LE3): Die Lerneinheit „Datenanalyse mit R“ bietet eine Einführung in das Programm R bzw. RStudio. Es werden Kenntnisse vermittelt, um einfache Analysen mittels R bzw. RStudio selbstständig durchführen zu können. Dazu gehören der Import von Datensätzen, die Datenaufbereitung sowie die univariate, bivariate und multivariate Datenanalyse. Die Lerneinheit orientiert sich dabei am tidyverse (https://www.tidyverse.org). Informationen zur Installation von R bzw. RStudio finden Sie im helpdesk-wiki der FernUniversität in Hagen.

Die Modulnummer muss ordnungsgemäß belegt werden, wenn Sie dieses Modul studieren möchten.

Lern-Einheit
 Titel Vorschau
LE1

Forschungsstrategien in den Sozialwissenschaften

LE2

Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften

LE3

Datenanalyse mit R. Weiterführende Verfahren *

>>> Modul 26001 belegen

* Die Lerneinheit 3 wurde zum Sommersemester 2025 grundlegend überarbeitet. Wiederholer*innen erhalten durch die Wiederholungsbelegung (FAQ) einen kostenfreien Zugriff auf das neue Material über den virtuellen Studienplatz (VU).

Zugang zu den Lernmaterialien und weiteren studienrelevanten Informationen, sowie Kontakt zu den Betreuenden und den Mitstudierenden erhalten Sie in der

Moodle-Lernumgebung des Moduls

Die Lernumgebung wird zu Beginn des Semesters für die BelegerInnen des Moduls automatisch geöffnet.

Modulbeauftragte

Lernergebnisse/Kompetenzen

Das Modul vertieft Kenntnisse der sozialwissenschaftlichen Forschungslogik und der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Die Studierenden sind mit dem sozialwissenschaftlichen Forschungsprozess, den methodologischen Grundannahmen sowie zentralen Begriffen der empirischen Sozialforschung vertraut, können diese erläutern und relevante Bezüge dieser Begriffe herstellen. Sie sind in der Lage, eine gehaltvolle sozialwissenschaftliche Forschungsfrage zu formulieren und zu begründen. Darüber hinaus können die Studierenden ein angemessenes Forschungsdesign entwickeln, um die Forschungsfrage zu bearbeiten. Sie kennen wichtige Analyseverfahren der empirischen Sozialforschung (z.B. Regression, Faktorenanalyse, Qualitative Comparative Analysis, Inhaltsanalyse, Fallstudien), können deren Voraussetzungen erläutern und sind in der Lage, die verschiedenen Untersuchungsmethoden vergleichend zu beurteilen. Empirische Befunde, die auf Grundlage dieser Untersuchungsmethoden präsentiert werden, werden sachgerecht interpretiert. Studierende können die für eine Forschungsfrage angemessene Untersuchungsmethode auswählen und diese Auswahl begründen. Neben dieser passiven Methodenkompetenz sind die Studierenden mit dem Statistikprogramm R bzw. RStudio vertraut und können ausgewählte Analyseverfahren selbstständig anwenden. Auch kennen die Studierenden zentrale sozialwissenschaftliche Datensätze (z.B. European Social Survey).

Hinweis: In diesem Modul werden Kenntnisse der empirischen Sozialforschung vorausgesetzt. Sollten Sie Ihre Kenntnisse auffrischen wollen, dann empfehlen wir die Belegung des Moduls M1 „Quantitative Methoden der Sozialwissenschaften“ im BA-Studiengang „Politikwissenschaft, Verwaltungswissenschaft, Soziologie“.

Weitere Informationen

Infoblatt zum Modul MB2 (Sommersemester 2025)

Zur Homepage der Arbeitsstelle „Quantitative Methoden“

Weiterführende Literaturhinweise

Nachfolgend finden Sie eine Auswahl einführender sowie vertiefender Literatur zu den Inhalten des Moduls MB 2 „Forschungsmethoden in den Sozialwissenschaften“.

Literatur zur Wiederholung

  • Tausendpfund, Markus. 2018. Quantitative Methoden in der Politikwissenschaft. Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS.
  • Westle, Bettina, Hrsg. 2018. Methoden der Politikwissenschaft. Baden-Baden: Nomos.

Literatur zur Vertiefung

  • Brancati, Dawn. 2018. Social Scientific Research. Los Angeles: Sage.
  • Bryman, Alan. 2016. Social Research Methods. Oxford: Oxford University Press.
  • Hildebrandt, Achim, Sebastian Jäckle, Frieder Wolf, und Andreas Heindl. 2015. Methodologie, Methoden, Forschungsdesign. Ein Lehrbuch für fortgeschrittene Studierende der Politikwissenschaft. Wiesbaden: Springer VS.
  • Jäckle, Sebastian, Hrsg. 2017. Neue Trends in den Sozialwissenschaften. Wiesbaden: Springer VS.
  • Kellstedt, Paul, und Guy Whitten. 2018. The Fundamentals of Political Science Research. Cambridge: Cambridge University Press.
  • King, Gary, Robert O. Keohane, und Sidney Verba. 1994. Designing Social Inquiry. Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton: Princeton University Press.
  • Wagemann, Claudius, Achim Goerres, und Markus B. Siewert, Hrsg. 2020. Handbuch Methoden der Politikwissenschaft. Wiesbaden: Springer VS.

Literatur zur Arbeit mit R/RStudio

  • Luhmann, Maike. 2020. R für Einsteiger. Einführung in die Statistik-Software für die Sozialwissenschaften. Weinheim: Beltz.
  • Wickham, Hadley, Çetinkaya-Rundel, Mine, und Garrett Grolemund. 2023. R for Data Science. Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Sebastopol: O’Reilly. (Online unter https://r4ds.hadley.nz)

Voraussetzungen für die Zulassung zur Prüfung

Einschreibung in den Studiengang und Belegung des Moduls.

Prüfungsform

Form Prüfungsnummer Termin Anmeldeschluss
Klausur 1183 siehe Klausurtermine 15.06.2025

Zur Prüfungsanmeldung

Mathematik für Statistik (KSW, PSY, WIWI)

Als empirische Wissenschaft sind in den Sozialwissenschaften zumindest basale mathematische Fähigkeiten erforderlich, um gesellschaftliche Entwicklungen (z.B. Soziale Ungleichheit) angemessen beschreiben und erklären zu können. Allerdings deuten verschiedene Studien darauf hin, dass die mathematischen Vorkenntnisse erheblich zwischen den Studierenden varrieren. Das betreute Selbstlernangebot „Mathematik für Statistik (KSW, PSY, WIWI)“ ist ein Online-Angebot, um die (vergessenen) mathematischen Kenntnisse aufzufrischen, die zum einen für ein sozialwissenschaftliches Studium erforderlich sind, und zum anderen aber auch zur Bewältigung zahlreicher Alltagsanforderungen nötig sind. Dabei werden zwei Ziele verfolgt: Erstens werden die erforderlichen mathematischen Vorkenntnisse für ein sozialwissenschaftliches Studium offen gelegt. Zweitens wird Lernmaterial (Videotutorials, Moodle-Tests, Aufgabenblätter) zur Verfügung gestellt, um mögliche Defizite der mathematischen Vorkenntnisse im Selbststudium festzustellen und ausgleichen zu können.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zum Modul

Lehrformen

Schriftliche Fernstudienkurse, Videotutorials, Online-Kommunikation in Moodle mit virtuellen Studien- und Arbeitshilfen, moderierte Diskussionsforen

Dauer

1 Semester

Häufigkeit

Das Modul wird im Sommer- und Wintersemester angeboten

Umfang

Workload: 450 h, ECTS-Punkte: 15

Teilnahmevoraussetzungen

Keine

Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten

Belegung des Moduls und erfolgreicher Abschluss der Prüfung
 

Stellenwert der Note für die Endnote

15/120