In der quantitativen empirischen Sozialforschung ist die Fähigkeit komplexe Datenstrukturen zu erkennen und zu interpretieren von zentraler Bedeutung. Strukturentdeckende Verfahren ermöglichen es, theoretisch fundierte, aber latente Konstrukte wie Einstellungen oder Meinungen empirisch zu erfassen und relativ ähnliche Fälle zu analytisch sinnvollen Gruppen (Clustern) zusammenzufassen. Sie leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur Datenreduktion und Typenbildung. Dieses Seminar vermittelt grundlegende Kenntnisse in zwei zentralen Verfahren der strukturentdeckenden Datenanalyse: der Faktorenanalyse und der Clusteranalyse. Während die Faktorenanalyse der Identifikation latenter Dimensionen hinter beobachtbaren Variablen dient, wird die Clusteranalyse zur Bildung möglichst homogener Gruppen (Cluster) eingesetzt.
Neben der theoretischen Einführung der Verfahren liegt der Fokus des Seminars auf der praktischen Anwendung mit Stata sowie der Interpretation der Ergebnisse. Das Seminar richtet sich an fortgeschrittene BA-Studierende mit Grundkenntnissen in Statistik, die ihr methodisches Wissen vertiefen und ihre Anwendungskompetenz in Stata ausbauen möchten.
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