LFU:online

Die Studierenden sind in der Lage, ein Forschungsdesign zur Beantwortung einer wissenschaftlichen Frage selbstständig zu entwickeln und durchzuführen. Das Forschungsdesign umfasst sowohl die Datenerhebung als auch die Datenanalyse. Studierende lernen valide und replizierbare Forschung anzuwenden. 

Dieser Kurs bietet eine Einführung in den Forschungsprozess. Das beinhaltet die Formulierung einer Forschungsfrage, die Entwicklung von Forschungshypothesen und des Forschungsdesigns, Datenerhebung und Management, sowie Datenvisualisierung und Auswertung. Die Erarbeitung erfolgt anhand von Beispielen aus dem Bereich der vergleichenden Politischen Ökonomie. Wir werden verschiedene Studien replizieren und erweitern. Themenschwerpunkte liegen auf Bereichen wie Fiskalpolitik, politischem Wettbewerb und Verantwortlichkeit, Korruption und Lobbying. Es wird großer Wert auf die Replizierbarkeit der Ergebnisse gelegt. Die Studierenden werden lernen, wie R, Rstudio und knitr/RMarkdown zu diesem Zweck eingesetzt werden können. Darüber hinaus diskutieren wir die optimale Strukturierung des Forschungsprozesses.

R Software und Programmierung

Datenmanagement

Beschreibende Statistik und Datenvisualisierung

Regressionsanalyse     

Regelmäßige Gruppenarbeiten (25%)

Hausarbeit/Datenanalyse (75%)

Bueno de Mesquita, and Anthony Fowler. 2021. Thinking Clearly with Data: A Guide to Quantitative Reasoning and Analysis. Princeton: Princeton University Press.

Gandrud, Christopher. 2015. Reproducible Research with R and R Studio. 2. Aufl. Boca Raton: CRC Press. Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. 2018. R for Data Science. O’Reilly.

Positive Absolvierung der Pflichtmodule 1 bis 3