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Scientific Coordination

Dr.
Kathrin Busch
Tel: +49 221 47694-226

Administrative Coordination

Loretta Langendörfer M.A.
Tel: +49 221 47694-143

Aufbaumodul I: Faktorenanalyse und Clusteranalyse mit Stata

Lecturer(s):
Katja Salomo, Janka Goldan

Date: 15.07 - 19.07.2019 ics-file

About the lecturer - Katja Salomo

About the lecturer - Janka Goldan

Course description

Konfirmatorische Faktorenanalysen, explorative Faktorenanalysen (Hauptkomponenten-/Hauptachsenanalysen) und Clusteranalysen (hierarchisch, partitionierend) sind die am weitesten verbreiteten Verfahren zur Komplexitätsreduktion und kommen insbesondere im Rahmen der Skalenkonstruktion bzw. Typenbildung zum Einsatz. Wenngleich sich Faktoren- und Clusteranalysen sinnvoll ergänzen lassen, werden sie häufig auch gewinnbringend unabhängig voneinander angewandt.
Ausgehend von „einfacher“ Indexbildung über additive Skalen (z.B. Mittelwertskala) oder Mehrfeldertafeln zur Typenbildung werden im Seminar zunächst die Grenzen dieser einfachen Vorgehensweisen aufgezeigt. Darüber werden die Einsatzfelder von Faktoren- und Clusteranalysen vorgestellt, und in den Kontext weiterer komplexitätsreduzierender Verfahren eingeordnet. Nebenbei wird so auch in grundlegende Begriffe der Operationalisierung und Indexbildung eingeführt, sowie für die Umsetzung in Stata relevantes Randwissen wiederholt (Datengewichtung, Umgang mit fehlenden Werten, etc.).
Im Anschluss widmet sich das Seminar den einzelnen Verfahren und deren Umsetzung in Stata. Schwerpunkt konfirmatorischer Faktorenanalysen ist das Testen von theoretisch begründeten Annahmen hinsichtlich der Existenz und dimensionalen Struktur latenter Konstrukte, auf die sich eine Anzahl konkret gemessener Indikatoren zurückführen (reduzieren) lassen. Die größte Herausforderung stellt hier meist die richtige Übersetzung dieser theoretischen Annahmen in geeignet modellierte Faktorenmodelle dar, was entsprechend ausführlich und stets anwendungsorientiert im Seminar besprochen wird. Verfahren der explorativen Faktorenanalyse setzen weniger konkrete Annahmen voraus, was die Wahl des statistischen Modells unter Umständen erleichtert, jedoch die Interpretation erschwert und folglich im Seminar geübt wird.
Aus der Familie der Clusteranalysen liegt der Schwerpunkt auf hierarchischen Verfahren, während partitionierende Verfahren (k-Means Algorithmus) als Ergänzung zu hierarchischen Verfahren (oder als einzige Alternative zu diesen bei sehr großen Datenmengen) vorgestellt werden. Zur Verbesserung der Interpretationsmöglichkeiten der Ergebnisse von Clusteranalysen werden zudem grundlegende Verfahren zum Vergleich von Gruppen vorgestellt.
An Beispielen aus dem Thüringen-Monitor 2015 und anderen sozialwissenschaftlichen Datensätzen wird den Teilnehmenden ein sicherer Umgang mit den genannten Verfahren vermittelt.


Keywords



Target group

Die Veranstaltung richtet sich primär an fortgeschrittene Studierende, Doktorand/innen und Wissenschaftler/innen die Verfahren der Faktoren- und Clusteranalyse neu erlernen oder ihre Kenntnisse auffrischen möchten.


Learning objectives

Das Seminar vermittelt folgende Kompetenzen: (1) Einschätzung (ob und) welche der vorgestellten Verfahren zur Komplexitätsreduktion im konkreten Fall gewinnbringend angewandt werden können. (2) Beurteilung, welche Konsequenzen die Eigenschaften von Forschungsfrage und Datenmaterial für die Modellspezifikation haben. (3) Umsetzung dieserart spezifizierten Analysen in Stata. (4) Interpretation der Ergebnisse mit Blick auf die Forschungsfrage. (5) Ableitung des weiteren Vorgehens bis zur zufriedenstellenden Beantwortung der Forschungsfrage im Rahmen der Möglichkeiten.
Das Seminar legt die Grundlagen für eine vertiefende Beschäftigung mit den vorgestellten Verfahren im Frühjahrseminar oder einem GESIS Workshop.


Prerequisites

Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse zentraler statistischer Konzepte (zentrale Tendenz, Varianz, etc.) und Grundkenntnisse im Umgang mit Stata. Ein Vorverständnis der linearen Regression erleichtert das Verständnis der konfirmatorischen Faktorenanalyse, ist aber nicht unbedingte Voraussetzungsbedingung.
Vor Ort erhalten Sie Workshop-PCs mit den erforderlichen Software-Paketen. Gerne können Sie auch Ihre eigenen Laptops mitbringen. Um Daten auf Ihre Geräte zu ziehen, bringen Sie bitte USB-Sticks  mit. Sie haben freien Wlan Zugang.
Es werden gute Deutschkenntnisse (B2 Niveau) / Good knowledge of German /Level B2) vorausgesetzt.


Schedule

Recommended readings