- Grundlagen: Quantitative und qualitative Sozialforschung, Wissenschaftstheorie, wissenschaftliche Qualitätskriterien und Forschungsethik
- Anwendung: Alle Phasen des Forschungsprozesses von der Festlegung des Forschungsthemas, des Untersuchungsdesigns und der Operationalisierung über Stichprobenziehung,Datenerhebungs- und Datenanalysemethoden bis zur Ergebnispräsentation
- Vertiefung: Effektgröße, Teststärke und optimaler Stichprobenumfang, Metaanalysen, Strukturgleichungsmodelle, Evaluationsforschung
- Computationale Methoden für Big Data: Einführung in die Erhebung und Analyse großer digitaler Datensätze in den Computational Social Sciences (CSS) und Computational Human Sciences (CHS)
- Maßnahmen für gute wissenschaftliche Praxis: Open Science, Präregistrierungen, ergebnisunabhängige Begutachtungsverfahren und Replikationsinitiativen
- Datenanalyse mit R: Neben dem etablierten Statistik-Programm SPSS zusätzlicher Fokus auf die Open-Source-Software R
- Studierende der Psychologie, Medizin, Kommunikationswissenschaft, Soziologie, Erziehungswissenschaft usw.
- Forschende, Lehrende und Berufstätige
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