LFU:online

Die Lehrveranstaltung befähigt Sie,

1. die Funktion quantitativer Methoden in unterschiedlichen Forschungsprozessen zu erklären;
2. die Bedeutsamkeit von Skalenniveaus für die Analyse quantitativer Daten zu erklären;
3. selbständig Sekundärdaten zu validieren und für eine weiterführende Analyse auf- und vorzubereiten;
4. Unterschiede bezüglich Voraussetzungen, Vorbereitung, Umsetzung und Nachbereitung zwischen ausgewählten multivariaten und multikriteriellen Verfahren zu erklären;
5. die Eignung unterschiedlicher multivariater und multikriterieller Verfahren zur Beantwortung von Untersuchungsfragen zu beurteilen;
6. selbständig multivariate und multikriterielle Analysen vorzubereiten und diese umzusetzen um Untersuchungsfragen zu beantworten.

How to do Things with even more Numbers

1955 legte John Langshaw Austin die Grundlagen für die Theorie der Sprechakte. Sprache fungiert dabei als Brücke zwischen den Gegenständen und Prozessen der Welt und den ihnen beigemessenen Bedeutungen. Zugleich dient Sprache dazu Sprechhandlungen – Fragen, Gebote oder Bitten – zu setzen, welche wiederum bestimmte Wirkungen bei der Hörer- und/oder Leserschaft hervorrufen sollen.

Der Konnex zu einer Lehrveranstaltung zu quantitativen Methoden ist ein bemerkenswert kurzer: Einerseits stehen quantitative Daten niemals „für sich“, sondern werden stets interpretiert, damit letztlich versprachlicht. Auf der anderen Seite folgt die humangeographische Nutzung von Daten den von Austin beschriebenen Stufen: Wir erzeugen und interpretieren empirische Daten zu geographischen Erkenntnisobjekten anhand methodologischer Grundsätze. Diese Zahlen bilden damit die Brücke zwischen dem Erkenntnisobjekt und seiner Bedeutung. Danach nutzen wir diese Daten für wissenschaftliche Aussagen über geographische Erkenntnisobjekte, mit dem wir Effekte – üblicherweise Überzeugung – bewirken wollen. Kurz und gut: Eine Diskussion quantitativer Forschungsmethoden kann immer auch als ein Nachdenken über „Doing Things with Numbers“ verstanden werden.

Dieses Nachdenken über die quantitative Konstruktion geographischer Empirie steht im Zentrum der Lehrveranstaltung. Als Einstieg werden ausgewählte geographische Forschungsprozesse und deren Zielsetzungen rekapituliert. Nach der Behandlung von Gütekriterien quantitativen Forschens werden ausgewählte strukturprüfende (beispielsweise multiple Regression) und -entdeckende multivariate Verfahren (beispielsweise Cluster- und Faktorenanalyse) Regressionsanalyse anhand praktischer Beispiele näher vorgestellt. Neben der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen wird in zweiten Teil der Lehrveranstaltung auf die multikriterielle Beurteilung von Entscheidungs- und Handlungsmöglichkeiten (beispielsweise Kosten-Nutzen- sowie Nutzwertanalyse) eingegangen.

Vorlesungsübung mit theoretischen und praktischen Inputs

Übungsarbeiten & allg. Mitarbeit

Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. 15. Aufl. – Berlin, Heidelberg, Springer Gabler.

Denis, D. J. (2020): Univariate, bivariate, and multivariate statistics using R. Quantitative tools for data analysis and data scienceHoboken, NJ, Wiley.

Groß, Jürgen (2010): Grundlegende Statistik mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden. Online verfügbar unter http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9677-3.

Kuckartz, U.; Rädiker, S.; Ebert, T. und Schehl, J. (2010): Statistik. Eine verständliche Einführung. 1. Aufl., Bielefeld, VS Verlag.

Kuckartz, U. (2014): Mixed Methods - Methodologie, Forschungsdesigns und Analyseverfahren. Wiesbaden: Springer.

Müller-Benedict, V. (2011): Grundkurs Statistik in Den Sozialwissenschaften. Wiesbaden, VS Verlag.

Schirmer, D. und Blinkert, B. (2009): Empirische Methoden Der Sozialforschung: Grundlagen und Techniken. Paderborn, Fink.

Für die Vorlesungsübung werden grundlegende statistische Kenntnisse vorausgesetzt.