Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittdaten-analyse und Kausalität - Dr ...

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Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittda-
                           tenanalyse und Kausalität
                           Wintersemester 2020/21
                           Dozent: Dr. Christian Czymara
                           Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der quantita-
                           tiven empirischen Sozialforschung

Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittdaten-
                  analyse und Kausalität
Im Wintersemester 2020/21 nur digital (siehe Aufbau und Ablauf)

Kontakt
      Slack Workspace: https://foplaengsschnanalyse.slack.com
      E-Mail: cc@soz.uni-frankfurt.de

Kursbeschreibung
Längsschnittdaten, also die wiederholte Beobachtung der gleichen Einheiten, bieten
verschiedene Vorteile gegenüber üblichen Querschnittsdaten. Dies umfasst nicht nur
die Möglichkeit Trends und zeitliche Entwicklungen zu analysieren, sondern ebenso
Aussagen über die Kausalität von Effekten zu treffen, ein Hauptziel quantitativer
Forschung. Zunehmende Länge und Verfügbarkeit von Längsschnittdaten zu ver-
schiedenen Themengebieten eröffnen somit eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für die
empirischen Sozialwissenschaften.

       Der Kurs wird das Werkzeug zur Längsschnittdatenanalyse vermitteln. Dies
umfasst die Behandlung verschiedener Datentypen und unterschiedlicher Analyse-
methoden sowie deren theoretische wie statistische Annahmen. Studierende werden
die Logik dieser Methoden sowie deren praktische Implementierung erlernen. Es han-
delt sich um einen fortgeschrittenen Methodenkurs - statistisches Grundwissen,
Stata-Kenntnisse (oder Kenntnisse einer vergleichbaren Datenanalysesoftware) und
Interesse an quantitativer Forschung werden vorausgesetzt.
       Aufgrund der Pandemie wird das Forschungspraktikum nur online und asyn-
chron stattfinden, wobei die Kursinhalte dennoch interaktiv diskutiert werden sollen.
Die Kommunikation und Organisation hierfür läuft über Slack. Am Ende sollen die
Studierenden anhand des im Kurs Erlernten eine eigene Längsschnittdatenanalyse zu
einem Thema ihrer Wahl durchführen. Die Kurssprache ist Deutsch, Hausarbeiten
können gerne auf Englisch geschrieben werden.
       Stand: 02/11/20

Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittda-
                           tenanalyse und Kausalität
                           Wintersemester 2020/21
                           Dozent: Dr. Christian Czymara
                           Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der quantita-
                           tiven empirischen Sozialforschung
Aufbau und Ablauf
Jede Sitzung besteht aus einem Vorlesungs- und einem Übungsteil. Beides wird asyn-
chron, also zeitversetzt, stattfinden. In der Übung werden die Dinge, die in der Vor-
lesung besprochen werden, praktisch angewendet. Für den konkreten Ablauf bedeutet
dies Folgendes:

      Die Vorlesungen werden als Video zum jeweiligen Sitzungsdatum zur Verfü-
       gung gestellt, beginnend mit dem 04.11.
      Die zur jeweiligen Sitzung gehörigen Übungen können ab dem Sitzungsda-
       tum innerhalb von einer Woche von ihnen bearbeitet werden.
      Die Lösungen der jeweiligen Übungsaufgabe werden von mir nach Ablauf der
       Woche hochgeladen.
      Für die Bearbeitung der Übungen sind sie nicht auf sich allein gestellt. Wir
       werden mit einem Workspace auf Slack arbeiten. Slack bietet die Möglich-
       keit, Fragen themenspezifisch in einem gemeinsamen Chat zur jeweiligen Sit-
       zung oder in einem privaten Chat (ähnlich einer E-Mail) zu klären.
           o Zunächst machen sie sich daher mit Slack vertraut, beispielsweise
              hier: https://www.youtube.com/watch?v=9RJZMSsH7-g
           o Für ein deutsches Tutorial siehe z. B. hier:
              https://www.youtube.com/watch?v=LG7vCLvJeuM
           o Die Kursmaterialen werden über einen Slack Workspace verfügbar
              sein bei, dem sie bitte unter folgendem Link beitreten:
              https://join.slack.com/t/fopanlongdataws2021/shared_invite/zt-
              j227ofsw-GeFxBmYj3HERmG72Y5zvEQ
      Dem Slack Workspace beizutreten ist unbedingt notwendig für die Übungen
       und damit verpflichtend für eine erfolgreiche Teilnahme.
      Checken sie regelmäßig (mind. einmal pro Woche) den Workspace.
      Zur Bearbeitung der Aufgaben wird Stata benötigt. Idealerweise haben sie
       Stata auf ihrem PC. Ansonsten können sie über Citrix auf die universitäre
       Arbeitsumgebung zugreifen.
      Für die Nutzung von Citrix siehe: https://www.rz.uni-frankfurt.de/49727446
       für generelle Fragen hinsichtlich des digitalen Studiums wenden sie sich bitte
       an: ssc@uni-frankfurt.de
      Für eine Fülle von Stata-Tutorials siehe:
       https://www.youtube.com/user/statacorp

Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittda-
                           tenanalyse und Kausalität
                           Wintersemester 2020/21
                           Dozent: Dr. Christian Czymara
                           Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der quantita-
                           tiven empirischen Sozialforschung
Forschungsbericht
Erfolgreiche Kursteilnahme erfordert eine aktive Teilnahme und Bearbeitung der ein-
zelnen Übungen. Am Ende des Forschungspraktikums sollen die Studierenden einen
kurzen Forschungsbericht auf Basis einer selbst durchgeführten Längsschnittdaten-
analyse zu einem Thema ihrer Wahl einreichen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit wird
auf der Datenauswertung liegen. Abgabedatum ist der 01.04.2021.

Tutorium
Für Fragen und Probleme (insbesondere bezüglich Stata) steht Leo Bauer in der
Onlinesprechstunde über die Chatfunktion bei Slack zur Verfügung.

Sitzungen & Literatur
Literaturgrundlage für einen Großteil des Kurses:

      Andreß, Golsch & Schmidt (2014). Applied panel data analysis for economic
       and social surveys. Springer Science & Business Media.
Im Folgenden beziehen sich die Haupttexte auf die jeweilige Methode, kursiv ge-
druckte Literatur ist eine Anwendung dieser.

04.11.: Introduction

      Chapters 3 and 5 in: Kohler & Kreuter (2009). Data Analysis Using Stata.
       Stata Press.
11.11.: Linear regression with cross-sectional and longitudinal data
(pooled OLS)

      Chapter 2 in: Wooldridge (2012). Introductory econometrics: A modern ap-
       proach. Cengage Learning.

Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittda-
                           tenanalyse und Kausalität
                           Wintersemester 2020/21
                           Dozent: Dr. Christian Czymara
                           Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der quantita-
                           tiven empirischen Sozialforschung
18.11.: Linear and non-linear probability models

      Breen Karlson & Holm (2018). Interpreting and understanding logits, pro-
       bits, and other nonlinear probability models. Annual Review of Sociology,
       44, 39-54.
25.11.: Directed acyclic graphs

      Elwert (2013). Graphical causal models. In: Handbook of causal analysis for
       social research (pages 245-273). Springer Science & Business Media.
02.12.: Preparing panel data

      Chapter 2 (pages 15 to 48) in: Andreß, Golsch, & Schmidt (2014). Applied
       panel data analysis for economic and social surveys. Springer Science &
       Business Media.
09.12.: Fixed Effects & First Difference models

      Chapter 4.1 (pages 119 to 174) in: Andreß, Golsch, & Schmidt (2014). Ap-
       plied panel data analysis for economic and social surveys. Springer Science &
       Business Media.
      Optional: Brüderl (2010). Kausalanalyse mit Paneldaten. Pages 963-994 in:
       Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. VS Verlag für Sozial-
       wissenschaften.
      Czymara & Dochow (2018). Mass media and concerns about immigration in
       Germany in the 21st century: individual-Level evidence over 15 years. Euro-
       pean Sociological Review, 34 (4), 381-401.
16.12.: Random Effects models I: Quasi-demeaning

      Chapter 4.1 (pages 147 ff.) in: Andreß, Golsch, & Schmidt (2014). Applied
       panel data analysis for economic and social surveys. Springer Science &
       Business Media.
      Jäckle & König (2017). The dark side of the German ‘welcome culture’: in-
       vestigating the causes behind attacks on refugees in 2015. West European
       Politics, 40 (2), 223-251.
13.01.: Random Effects models II: Random intercepts & slopes

      mixed — Multilevel mixed-effects linear regression in: StataCorp (2019)
       Stata 16 Base Reference Manual. College Station, TX: Stata Press.
23.12.2020 bis 06.01.2021: Weihnachtsferien

Digitales Forschungspraktikum I und II: Längsschnittda-
                           tenanalyse und Kausalität
                           Wintersemester 2020/21
                           Dozent: Dr. Christian Czymara
                           Soziologie mit dem Schwerpunkt Methoden der quantita-
                           tiven empirischen Sozialforschung
20.01.: Random Effects models III: Mundlak & Within-Between models

      Chapter 4.1 (pages 157 ff.) in: Andreß, Golsch, & Schmidt (2014). Applied
       panel data analysis for economic and social surveys. Springer Science &
       Business Media.
      Schunck (2013). Within and between estimates in random-effects models:
       Advantages and drawbacks of correlated random effects and hybrid models.
       The Stata Journal, 13 (1), 65-76.
      Lancee & Sarrasin (2015). Educated preferences or selection effects? A longi-
       tudinal analysis of the impact of educational attainment on attitudes to-
       wards immigrants. European Sociological Review, 31 (4), 490-501.
27.01.: Logistic Fixed & Random Effects models

      Chapter 5.1 in: Andreß, Golsch, & Schmidt (2014). Applied panel data anal-
       ysis for economic and social surveys. Springer Science & Business Media.
      Lancee & Pardos‐Prado (2013). Group conflict theory in a longitudinal per-
       spective: Analyzing the dynamic side of ethnic competition. International
       Migration Review, 47 (1), 106-131.
03.02.: Longitudinal comparative research

      Fairbrother (2014). Two multilevel modeling techniques for analyzing com-
       parative longitudinal survey datasets. Political Science Research and Meth-
       ods, 2 (1), 119-140.
      Czymara (2020). Attitudes toward Refugees in Contemporary Europe: A
       Longitudinal Perspective on Cross-National Differences. Social Forces.
10.02.: Natural experiments

      Muñoz, Falcó-Gimeno & Hernández (2018). Unexpected Event during Sur-
       vey Design: Promise and Pitfalls for Causal Inference. Political Analysis, 1-
       21.
      Schmidt-Catran & Czymara (2020). “Did you read about Berlin?” Terrorist
       attacks, online media reporting and support for refugees in Germany. Soziale
       Welt 71 (2-3), 305–337.
17.02.: Klärung offener Fragen
Keine Literatur

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