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Pre-Conference

 

 

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Die Veranstaltung richtet sich an NachwuchswissenschaftlerInnen (Studierende im Master, Promovierende und Post-docs) und die Vergabe der Plätze erfolgt nach dem Windhundverfahren. Auswärtige WissenschaftlerInnen werden schon am Vortag anreisen müssen, daher erstatten wir die Kosten für eine etwaige Übernachtung vom 23.9 auf den 24.9 (bis max. 80€). Die Workshops finden von 10-18 Uhr statt. Abends lassen wir den Tag beim gemeinsamen Grillen ausklingen. Die Teilnahmegebühr beträgt 25 € (unabhängig davon, ob wir eine Hotelübernachtung erstatten).

 

 

Methodenworkshop 1: Videoanalyse und Videographie

Prof. Dr. Hubert Knoblauch, Technische Universität Berlin

Die Videographie ist ein entschieden interpretatives Verfahren der qualitativen Sozialforschung, das die (ethnographische) Erhebung von Videoaufzeichnungen in natürlichen bzw. nicht-experimentellen Situationen sozialer Interaktion und deren sequentielle Analyse (deren spezifische Ausprägung erläutert werden soll) umfasst. Der Workshop führt in die methodologischen Grundlagen dieses Verfahrens ein, skizziert die methodischen Schritte und Vorgehensweisen, und illustriert ihre wesentlichen Grundzüge an einzelnen Beispielen aus der eigenen Forschung. Der Workshop soll auch die Gelegenheit bieten, die Analyse an Videomaterial zu erproben. Dabei wäre es von besonderem Vorteil, wenn die Teilnehmerinnen und Teilnehmer selbst Erfahrungen mit Videoaufzeichnungen gemacht hätten und gegebenenfalls selbst aufgezeichnetes Videomaterial in den Workshop mitbringen könnten, bzw. dem Workshopleiter vor der Veranstaltung zur Sichtung und Auswahl bereitstellen könnten.

Methodenworkshop 2: Kausalität durch Konditionierung? Ökonometrische Alternativen!

Dr. Guido Schwerdt, ifo Institut – Leibniz Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München

Selektionseffekte sind ein Standardproblem bildungswissenschaftlicher Studien. Traditionell werden daher oftmals eine Reihe von Kontrollvariablen in die Analysemodelle aufgenommen (z.B. in Regressionen, Strukturgleichungsmodelle, Propensity Score Matching), um die entsprechenden Selektionsmechanismen „statistisch zu kontrollieren“ (=Konditionierung). Diesem Vorgehen liegen die Annahmen zugrunde, dass alle relevanten Störvariablen bekannt sind und erfasst wurden. Ziel dieses Workshops ist zunächst aufzuzeigen, dass die Annahme, alle relevanten Störvariablen zu identifizieren, typischerweise kaum realistisch ist und das Konditionieren somit ineffizient bleibt. Anschließend werden eine Reihe von alternativen Analyseansätzen vorgestellt, die im Rahmen der Ökonomie eine zunehmende Popularität erfahren haben. Hierzu gehören Instrumentvariablen, Regression-discontinuity, Differences-in-Differences und Fixed Effects Analysen. Die eigentliche Schwierigkeit besteht dabei darin, eine überzeugende exogene Variation zu finden und diese, im Rahmen einer überzeugenden Analysestrategie, zu nutzen. Beispielanalysen mit Standardsoftware (SPSS, Stata, R) werden vorgeführt; Hauptziel des Workshops ist es aber, das Bewusstsein der TeilnehmerInnen für Probleme der kausalen Identifikation zu schärfen und Ideen zu vermitteln, woher exogene Variation stammen kann.

Methodenworkshop 3: Hierarchical Linear Modeling with TIMSS and PIRLS Data Using Mplus

Dr. Agnes Stancel-Piatak & Andrés Sandoval-Hernández, PhD, IEA-DPC, Research and Analysis Unit

The objective of this workshop is to provide an introduction to the basic theory and application of multilevel or hierarchical linear modeling with Mplus (Muthén & Muthén, 1998-2012). The workshop will make special stress on those features that are particular to Large Scale Assessment data in general and the IEA studies in particular; for example, how to deal correctly with sampling and design weights, plausible values, etc. The first part of the workshop will consist of a methodological introduction to hierarchical modeling and its main assumptions. In the second part, participants will learn how to prepare datasets to be analyzed with MPlus, and how to specify different hierarchical models within the software. Ample opportunity will be provided for participants to practice. Using PIRLS/TIMSS 2011 data, participants will fit and interpret the results of relevant models for testing hypotheses for policy research. Examples and exercises will be based on the relationship of socioeconomic and of immigrant status with educational achievement. After completing the training, participants will be able to select appropriate models to perform the relevant analyses and to interpret the outputs in Mplus. Attendants are expected to have reasonable familiarity with inferential statistics and multiple regression concepts. All participants have to bring along a computer with a demo version of Mplus (www.statmodel.com) installed.

 

 

 

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