Inhalt des Seminars: Immer wieder steht die Wissenschaft im Fokus der Öffentlichkeit. Dabei geht es neben den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen häufig auch um deren Interpretation und Bedeutung. So werden einzelne Studien in den Medien aufgegriffen und deren Ergebnisse einem breiten Publikum zugänglich gemacht. Es gibt inzwischen aber auch eine Vielzahl an Artikeln, Podcasts und Videos, die sich mit der Interpretation und Einordnung wissenschaftlicher Ergebnisse beschäftigen. Dies zeigt, dass vor allem statistische Konzepte und Kennwerte häufig nicht selbsterklärend sind und Potenzial für Fehlinterpretationen und Fehlschlüsse liefern.
Die Fähigkeit Fehlinterpretationen und Fehlschlüsse zu erkennen und die Ergebnisse von statistischen Datenanalysen korrekt zu interpretieren und zu kommunizieren, ist entsprechend in vielen Bereichen von großer Bedeutung, so auch in den Sozialwissenschaften.
Mit Hilfe unterschiedlicher Publikationen und verschiedener Beispiele sollen sich die Studierenden auf vielfältige und einprägsame Weise mit typischen Missverständnissen und Problemen bei der Darstellung und Interpretation von Forschungsergebnissen auseinandersetzen, um auf diese Weise ihr Urteilsvermögen in Bezug auf empirische Veröffentlichungen zu verbessern.
Im Seminar werden unter anderem Themen wie Repräsentativität, Selektivität, Nonresponse, Signifikanz, Publikationsbias sowie die Darstellung von Ergebnissen behandelt.
Der Fokus des Seminars liegt darauf, die Studierenden dazu zu ermutigen, sich auch kritisch mit Veröffentlichungen auseinanderzusetzen und ihre Kompetenz diesbezüglich zu stärken. Ziel des Seminars ist es dabei aber auch, die Studierenden in Bezug auf ihre eigenen Arbeiten zu sensibilisieren, um dort typische Fehler zu vermeiden. Entsprechend richtet sich das Seminar sowohl an Studierende, die gerne selbst empirisch arbeiten als auch an jene, die sich in erster Linie mit den Auswertungen anderer auseinandersetzen und diese besser nachvollziehen und einordnen wollen. Insgesamt konzentriert sich das Seminar auf einen intuitiven Ansatz, der auf das Verständnis der Probleme abzielt und weniger auf die Mathematik.
Voraussetzungen: Voraussetzung für das Seminar sind Grundkenntnisse in Statistik und Methoden, wie sie z.B. in den Vorlesungen „Methoden der Datenerhebung” und „Datenanalyse I (Deskriptiv- und Inferenzstatistik)” vermittelt werden. Kenntnisse in Stata oder anderen Datenanalyseprogrammen sind von Vorteil, aber nicht notwendig.
Prüfungs(neben)leistungen: Die Prüfungsleistungen werden in der ersten Sitzung besprochen. Bei der Modulprüfung handelt es sich um eine Hausarbeit.
Organisatorisches: Um an dem Kurs teilzunehmen, melden Sie sich bitte über PULS an. Der genaue Ablauf des Seminars wird in der ersten Sitzung besprochen. Im Anschluss daran erfolgt die Zulassung zum Seminar in PULS.
Zum Bestehen des Kurses müssen Prüfungsnebenleistungen erbracht werden.
Die Modulabschlussprüfung ist eine Hausarbeit.
Anmeldefristen zur Modulabschlussprüfung:
Anmeldebeginn: 09.10.2025
Anmeldeende: 30.03.2026