Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Prof. Dr. Torben Kuhlenkasper

Date: 13.-17.08.2018

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Building H01, Seminarraum 0301

Language of instruction: German

Registration: Please mail to Erik Haustein

Contents:

In der Woche vom 13.-17.08.2018 wird Herr Prof. Dr. Torben Kuhlenkasper, Professor für quantitative Methoden an der Hochschule Pforzheim, an der HSU wieder einen Blockkurs zur Einführung in die Statistik-Software R geben. Dabei handelt es sich um eine von Statistikern, aber zunehmend auch von Volkswirten verwendete Statistiksoftware, die kostenlos verwendet werden kann und extrem leistungsfähig ist.

Prof. Kuhlenkasper hat den Kurs in den letzten Jahren bereits in bewährter Manier an unserer Fakultät gehalten. Der Kurs wird ganztägig im Gebäude H01, Seminarraum 0301 stattfinden. Teilnehmende werden gebeten, ihren eigenen Laptop mitzubringen. Weitere Informationen zum Kurs finden Sie hier.

Interessierte wenden sich bitte bis zum 08.08.2018 per Mail bei Erik Haustein (Erik.Haustein@hsu-hh.de).

Institution/Veranstalter: Helmut-Schmidt-University Hamburg / Hamburg Research Academy(www.hra-hamburg.de)

Lecturer/Kursdurchführung: Ingrid Gündisch, Diplom-Schauspielregisseurin

Date/Datum: 04.10.2018, 09:00-15:00 Uhr

Place/Ort: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg,
Thomas-Ellwein-Saal (Mensa Raum 0008), Mensagebäude

Language of instruction/Kurssprache: Deutsch

Teilnehmerzahl: max. 10 Personen

Registration/Anmeldung: Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link: https://ilias.hsu-hh.de/goto_unibw_crs_193114.html

Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, lege sich zuvor bitte unter dem folgenden Link ein Konto auf dem Ilias-System der HSU an: https://ilias.hsu-hh.de/ilias.php?lang=de&client_id=unibw&cmdClass=ilaccountregistrationgui&cmdNode=ya:1b&baseClass=ilStartUpGUI

General Information/Allgemeine Informationen: In Zusammenarbeit mit der Hamburg Research Academy veranstaltet die Helmut-Schmidt-Universität den von Frau Ingrid Gündisch angebotenen Workshop “Stimm- und Sprechtraining: Vortragssituationen meistern“. Frau Gündisch ist Diplom-Schauspielregisseurin mit Inszenierungen im In- und Ausland. Außerdem ist sie Dozentin, Trainerin und Coach für Körpersprache und Bühnenpräsenz sowie Stimm- und Sprechtraining. Sie hat sich u.a. spezialisiert auf die Anforderungen des akademischen Lehrens und Präsentierens und hat bereits eine Vielzahl ähnlicher Veranstaltungen an verschiedenen deutschen Universitäten durchgeführt. Die Veranstaltung richtet sich an den wissenschaftlichen Nachwuchs (DoktorandInnen, Postdocs) aller Hamburger Universitäten und findet am 04.10.2018 von 09:00 bis 15:00 Uhr im Thomas-Ellwein-Saal unterhalb der HSU-Mensa (Mensa Raum 0008) statt. Die Teilnahme ist kostenlos und die Teilnehmerzahl auf zehn Personen beschränkt, weshalb eine zügige Anmeldung ausdrücklich empfohlen wird.

Contents/Veranstaltungsinhalte: Eine klangvolle Stimme und eine klare Aussprache sind eine gute Basis, das öffentliche Auftreten wirkungsvoll, ausdrucksstark und überzeugend zu gestalten. Mit einer guten Atemtechnik sowie mit Stimm- und Sprechtraining lassen sich dieLeistungsfähigkeit und Belastbarkeit der Stimme deutlich steigern. Praktische Tipps und Übungen helfen, das Gelernte in den beruflichen Kontext zu integrieren.

Das Seminar fokussiert auf folgende Themen:

–          Atmung, Stimmbildung, Stimmschonung

–          Kraft, Ausdauer, Tragweite durch Atemtechnik und Stimmtraining

–          Klare Aussprache durch gute Artikulation

–          Umsetzung in einem spontanen Kurzvortra

Track 06_13 – Necessary Condition Analysis. Method and Applications
Necessary Condition Analysis is a novel and promising empirical research methodology that
can be applied in all disciplines. NCA understands cause-effect relations in terms of
“necessary but not sufficient”; this means that without the right level of the condition a certain
effect cannot occur. This is independent of other causes, thus the necessary condition can
be a bottleneck, critical factor, constraint, disqualifier, etc. In practice, the right level of
necessary condition must be put and kept in place to avoid guaranteed failure. Other causes
cannot compensate for this factor. By adding a different logic and data analysis approach,
NCA adds both rigor and relevance to theory, data analysis, and publications.

The aim of this track is to bring together researchers who are already applying the method
or interested in using it. NCA is a user-friendly method that requires no advanced
statistical or methodological knowledge beforehand. However, since NCA is a
rather newmethodology, several questions remain. This track will provide the opportunity for
methodology focused discussions and exchange of experience. We will focus on the
foundations of the method, its application in different disciplines, and its advantages in
comparison to other methods (e.g., regression-based methods, QCA). Therewith, the track
will not only help to advance ongoing research projects but also serves as a multidisciplinary
forum to explore the latest research, applications, and developments surrounding the use of
NCA.

We encourage submissions of advanced research projects (full paper, competitive sessions)
as well as work in progress (extended abstract, paper and idea development sessions).
Papers are welcome from any field as long as they use NCA either as core method or a
complement to other methods.

For more information on NCA please visit the NCA website (www.erim.nl/nca) or read NCA’s
core paper (free access): Dul, J. (2016) Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and
methodology of “necessary but not sufficient” causality, Organizational Research Methods,
19(1), 10-52.

Proponents:
Sven Hauff, Helmut Schmidt University;
Jan Dul, Rotterdam School of Management;
Florence Allard-Poesi, Université Paris-Est;
Nicole Richter, University of Southern Denmark

Im Rahmen der Weiterbildungsangebote der Fakultät WiSo bietet Frau Dr. Elke Goltz, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für Methoden der empirischen Sozialforschung und Statistik der Helmut-Schmidt-Universität, einen viertägigen Workshop zur Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS (Version 25) an.

Termine:
Mo, 15.07.19 10-17 Uhr
Di, 16.07.19 9:30 – 16:30 Uhr
Mi, 17.07.19 9:30 – 16:30 Uhr
Do, 18.07.19 9:30 – 16:30 Uhr

Ort:
Die Veranstaltung findet im PC-Pool der Fakultät WiSo (R. 2161) im Hauptgebäude (H1) der Helmut-Schmidt-Universität statt.

Programm:
Wie lassen sich erhobene Daten zielführend auswerten? In der Veranstaltung werden grundlegende Kenntnisse zur Statistiksoftware SPSS vermittelt. Im Vordergrund stehen dabei die Programmoberfläche und einfache Auswertungsverfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik.

Die Veranstaltung ist so konzipiert, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende des Kurses mit folgenden Inhalten sicher umgehen können:

•            Erstellung von Datenmasken und Dateneingabe
•            Uni- und bivariate deskriptive Statistik
•            Zusammenhangs- und Unterschiedsmessungen; Signifikanztests
•            Durchführung von Berechnungen; z.B. Erzeugung neuer Variablen, etwa Indizes
•            Verknüpfung von Dateien (Quer- und Längsschnitt)

Darüber hinaus können nach Absprache mit der Dozentin gerne weitere Themen behandelt bzw. individuelle Fragestellungen besprochen werden.

Voraussetzungen/Vorkenntnisse:
Keine, von Vorteil wären jedoch Grundkenntnisse zu statistischen Kennziffern (etwa Mittelwerte, Streuungsmaße)

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link.
Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, lege sich zuvor bitte unter diesem Link ein Konto auf dem Ilias-System der HSU an.

Die Zahl der Teilnehmenden ist auf 20 Personen beschränkt.

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Prof. Dr. Torben Kuhlenkasper

Date: 19.-23.08.2019

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Building H01, Seminarraum 0204

Language of instruction: German

Registration: Please mail to Erik Haustein

Contents:
In der Woche vom 19. bis 23.08.2019 wird Herr Prof. Dr. Torben Kuhlenkasper, Professor für quantitative Methoden an der Hochschule Pforzheim, an der HSU einen Blockkurs zur Einführung in die Statistik-Software R geben. Dabei handelt es sich um eine von Statistikern, aber zunehmend auch von Volkswirten verwendete Statistiksoftware, die kostenlos verwendet werden kann und extrem leistungsfähig ist.

Wir freuen uns daher sehr, dass wir mit Torben Kuhlenkasper für diesen Kurs einen sehr kompetenten Dozenten gewinnen konnten, der in die Geheimnisse von R einführen wird. Er hat den Kurs in den letzten Jahren bereits mit großem Erfolg an unserer Fakultät gehalten.

Der Kurs wird ganztägig im Gebäude H01, Seminarraum 0204 stattfinden. Teilnehmende werden gebeten, ihren eigenen Laptop mitzubringen. Das Kursprogramm inklusive Zeitplan sowie weitere Informationen finden Sie hier.

Interessierte werden gebeten, sich bis zum 10.08.2019 per Mail bei Erik Haustein (Erik.Haustein@hsu-hh.de) anzumelden.

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: PD Dr. Florian Kühn, Senior Research Fellow am Zentrum für globale Kooperationsforschung, Universität Duisburg-Essen

Date: 06.09.2019, 10:00-14:30

Location: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Seminarraum 105, H1

Language of instruction: Deutsch

Registration: To register, please mail to Axel Czaya (czaya@hsu-hh.de).

Contents:
Florian Kühn führt aus der Sicht eines Herausgebers einer internationalen Fachzeitschrift (Journal of Intervention and Statebuilding) in die Tücken, Fallstricke, aber auch Praxis und Abläufe des Publishings ein. Wenn wir – womöglich zum ersten Mal? – vor der Frage stehen, wo und wie ein Aufsatz eingereicht werden kann und sollte, um angemessen berücksichtigt zu werden, aber auch eine Chance zu haben, einen Peer Review-Prozess zu überstehen, erscheint die Welt der Journal Publishings zunächst wie ein Buch mit sieben Siegeln. Dieser Workshop behandelt in drei Blöcken den Prozess einer Veröffentlichung (Welches Journal? Welcher Aufsatz? Wie präsentieren?). Aus der Sicht eines Herausgebers schildert Florian Kühn häufig gemacht Fehler und gibt Tipps, wie ein Aufsatz erfolgreich eingereicht werden kann, wie die Kommunikation zwischen Herausgebern und Einreichenden sowie zwischen Editorial Boards und Gutachtern verläuft, und wie sich die Chancen verbessern lassen, einen Aufsatz unterzubringen. Was kennzeichnet einen guten Aufsatz, wie präsentiere ich Forschungsergebnisse, welches Publikum spreche ich an, an welche bestehende Forschung knüpfe ich an (oder von welcher grenze ich meine Forschung ab), wie soll das Verhältnis zwischen Forschungsstand – Forschungsergebnissen – Desideraten sein, etc.? Je nach Interesse können Fragen zu Open Access, zu Indices, zu Zitationen und Impact-Berechnungen diskutiert werden.

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: PD Dr. Dominik Kreß, Vertretungsprofessur für Beschaffung und Produktion an der HSU

Dates: 15.10., 29.10., 12.11., 26.11., 10.12.2019, 11:30-13:00 Uhr

Location: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, M01, Raum 0001 (Mensagebäude)

Language of instruction: Deutsch

Registration: Per Email bis 30.09.2019 an kressd@hsu-hh.de

Contents: Die Veranstaltung richtet sich an Nachwuchswissenschaftler aus den  Wirtschaftswissenschaften, die am Beginn ihres Promotionsprojektes stehen. Wir durchleuchten in einem gemeinsamen Gespräch und anhand konkreter Beispiele alle Phasen des Publikationsprozesses in Fachzeitschriften.

1. Zeitschriften
   a. Rankings, Impact Factor, etc.
   b. Wahl der „richtigen“ Zeitschrift
   c. Dauer des Publikationsprozesses
   d. „Guide for authors“
2. Das Paper
   a. Was macht ein „gutes“ Paper aus?
   b. Welche Zeitschrift ist die richtige?
3. Der Einreichungsprozess
4. Peer-Review
   a. Was ist das?
   b. Gutachten schreiben
   c. Auf Gutachten antworten
   d. Was tun, wenn mein Paper abgelehnt wurde?
5. Was passiert, nachdem mein Paper angenommen wurde?
   a. Page Proofs
   b. Copyright (auch: Verwendung in Monographien?)
   c. Article Sharing: accepted manuscript, embargo periods
6. VG Wort

Literatur:
1. Ruhl, K., N. Mart, J. Töbel (Hrsg.). Publizieren während der Promotion. VS Verlag, Wiesbaden, 2010.
2. Matthias Stark, J. Peer Review für wissenschaftliche Fachjournale. Springer, Wiesbaden, 2018.

Nachdem sein MAXQDA-Einführungskurs im vergangenen Jahr bei den Teilnehmerinnen und Teilnehmern auf überaus positive Resonanz gestoßen ist, bietet Herr Dr. Stefan Rädiker im Rahmen der Weiterbildungsangebote der Fakultät WiSo auch in diesem Jahr wieder einen Workshop an der Helmut-Schmidt-Universität an. Diesmal geht es um das Thema: „Auswertung qualitativer Daten mit MAXQDA: Schwerpunkt Visual Tools“. Der Workshop richtet sich an Personen, die mit MAXQDA bereits erste Erfahrungen gesammelt haben (und ist NICHT als Einstieg in die Software gedacht).

Dr. Rädiker ist Diplom-Pädagoge und Trainer. Er hat mehrere Jahre als Chief Technology Officer bei der VERBI GmbH in Berlin, dem Hersteller von MAXQDA, die Funktionen des Programms weiterentwickelt und dabei auch zahlreiche Konzepte für Software- und Methoden-Workshops erarbeitet. Seit 2017 ist er mit seinem Angebot Methoden-Expertise.de selbstständig tätig.

Die Veranstaltung findet am Freitag, den 25. Oktober 2019 von 09:00 bis 16:00 Uhr im PC-Labor der Fakultät WISO im Hauptgebäude H1 (R. 2161) statt. Es sind selbstverständlich nicht nur Doktorandinnen und Doktoranden willkommen, sondern Interessierte aller erdenklichen Herkünfte.

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link: https://ilias.hsu-hh.de/goto_unibw_crs_231426.html. Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, melde sich bitte bei Simon Weingärtner (weingaertner@hsu-hh.de) per E-Mail an. Bitte beachten Sie, dass die Teilnehmerzahl begrenzt ist. Sollten Sie einen Platz erhalten haben aber kurzfristig nicht teilnehmen können, melden Sie sich bitte in ILIAS bzw. per E-Mail wieder ab, damit ggf. Kolleg*innen auf der Warteliste nachrücken können.

Inhalte:
Der Workshop richtet sich an Personen, die bereits mit MAXQDA erste Erfahrungen gesammelt haben(und ist nicht als Einstieg in die Software gedacht). Nach einer kurzen Auffrischung der Basics von MAXQDA (Daten importieren, Codieren, Memos schreiben) widmed sich der Kurs vorrangig den Visualisierungstools, die unabhängig von der gewählten Forschungsmethodik in vielen Auswertungsprozessen gewinnbringend eingesetzt werden können. In einer Mischung aus Demonstration und Übungsphasen stehen zudem die Möglichkeit, Daten zusammenzufassen, auf dem Programm:

• Code-Matrix-Browser: Die Verteilung von Themen etc. auf Fälle überprüfen
• Code-Relations-Browser und Codelandkarte: Gemeinsames Vorkommen von Aspekten untersuchen
• Dokumentportrait und Codeline: Abfolge von Codierungen sichtbar machen
• MAXMaps: Konzeptmaps erstellen und Ergebnisse visualisieren
• Wordtree: visuelle Auswertung von Worthäufigkeiten und Wortkombinationen
• Summary-Grid und Summary-Tabellen: Codierte Textstellen zusammenfassen

ACHTUNG: Zur optimalen Vorbereitung des Workshops werden alle Teilnehmenden gebeten, vorab online ein paar Fragen zu ihren aktuellen Forschungsprojekten (in kurzen Stichpunkten!) zu beantworten. Weiterhin wird Herr Dr. Rädiker einen Übungszettel zu MAXQDA bereitstellen, den die Teilnehmenden in ca. 30-45 Minuten mithilfe von kostenlosen MAXQDA-Tutorials (https://www.maxqda.de/training/maxqda-2018-videotutorials) bearbeiten können, so dass alle zumindest die Oberfläche schon einmal gesehen haben. Zugang zum Fragebogen und zum Übungszettel erhalten Sie zwei bis drei Wochen vor Workshop-Beginn über den Ilias-Kurs, bzw. als Auswärtige/r per E-Mail.

Die PCs in R. 2161 sind mit der aktuellsten Version des Programms ausgestattet. Wer keine eigene Lizenz besitzt und den eigenen Laptop nutzen möchte, kann zur Bearbeitung die kostenlose Demoversion verwenden (www.maxqda.de/demo). Bitte beachten Sie, dass die Lizenz nur 14 Tage gültig ist.

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer:  Prof. Dr. Abbie Griffin (University of Utah), Prof. Dr. Gloria Barczak (Northeastern University Boston), Former Editors of  the Journal of Product Innovation Management (JPIM)

Date:
Thursday, Jan 30, 01:00 pm – 05:00 pm
Friday, Jan. 31, 09:00 am – 01:00 pm

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg. Building H 1, Room 1174

Language of instruction: English

Registration: If you like to participate, please E-Mail to matiaske@hsu-hh.de

Contents: How to handle reviews and what makes a good review for an A-Journal in the social sciences

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer:  Prof. Dr. Abbie Griffin (University of Utah), Prof. Dr. Gloria Barczak (Northeastern University Boston)

Date:
Wednesday, Feb. 5, 01:00 pm – 05:00 pm
Thursday, Feb. 6, 9:00 am – 13:00 pm

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg. Building H 1, Room 1174

Language of instruction: English

Registration: If you like to participate, please E-Mail to matiaske@hsu-hh.de

Contents: Qualitative Research Methodology in the Social Sciences

Im Rahmen der internen Weiterbildungsangebote der Fakultät WiSo bietet Herr Dr. Stefan Rädiker am 01. und 02. Oktober 2020 wieder einen zweitägigen Workshop zum Thema „Qualitative Inhaltsanalyse und MAXQDA“ an.

Dr. Rädiker ist Diplom-Pädagoge und Trainer. Er hat mehrere Jahre als Chief Technology Officer bei der VERBI GmbH in Berlin, dem Hersteller von MAXQDA, die Funktionen des Programms weiterentwickelt und dabei auch zahlreiche Konzepte für MAXQDA- und Methoden-Workshops erarbeitet. Seit 2017 ist er mit seinem Angebot Methoden-Expertise.de selbständig tätig und arbeitet weiterhin mit dem MAXQDA-Team in Berlin zusammen.

Die Veranstaltung findet am Donnerstag, den 01. (10:30 – 17:00 Uhr) und Freitag, den 02. Oktober 2020 (09:00-15:30 Uhr) in HS 3 im Hauptgebäude H1 der HSU statt. Es sind selbstverständlich nicht nur Doktorandinnen und Doktoranden zu der Veranstaltung willkommen, sondern Interessierte aller erdenklichen Herkünfte.

Die Teilnehmenden benötigen für den zweiten Tag des Workshops ein Notebook, auf dem eine Version von MAXQDA installiert ist. Wer keine Lizenz hat, kann die kostenlose Demoversion verwenden (www.maxqda.de/demo). Bitte beachten Sie, dass die Lizenz nur 14 Tage gültig ist.

Es sind nur noch wenige Restplätze verfügbar. Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt unter diesem Link: https://ilias.hsu-hh.de/goto.php?target=crs_290487_rcodezyTgZUTWLr&client_id=unibw.  Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, stelle bitte eine Teilnahmeanfrage per E-Mail an Simon Weingärtner (weingaertner@hsu-hh.de). Bitte beachten Sie, dass die Teilnehmerzahl begrenzt ist. Sollten Sie einen Platz erhalten haben aber kurzfristig nicht teilnehmen können, melden Sie sich bitte in ILIAS bzw. per E-Mail wieder ab, damit ggf. Kolleg*innen auf der Warteliste nachrücken können.

Geplant ist der Kurs als Präsenzveranstaltung, bei der die gängigen Hygieneregeln eingehalten werden müssen. Sollten die Umstände dies erfordern, kann die Veranstaltung abweichend im Online-Format durchgeführt werden.

ACHTUNG: Zur optimalen Vorbereitung des Workshops werden alle Teilnehmenden gebeten, vorab online ein paar Fragen zu ihren aktuellen Forschungsprojekten (in kurzen Stichpunkten!) zu beantworten. Weiterhin wird Herr Dr. Rädiker einen Übungszettel zu MAXQDA bereitstellen, den die Teilnehmenden in ca. 30-45 Minuten mit den auf der MAXQDA-Webseite zur Verfügung gestellten Tutorials bearbeiten können, so dass alle zumindest die Oberfläche schon einmal gesehen haben. Zugang zu Fragebogen und Übungszettel erhalten Sie ca. zwei Wochen vor Kursbeginn über ILIAS oder per E-Mail.

Inhalte:

Tag 1: Der erste Tag führt in die häufig angewandte Methode der Qualitativen Inhaltsanalyse zur Auswertung qualitativer Daten (Interviews, Berichte, Dokumente, …) ein. Die einzelnen Schritte der Umsetzung werden besprochen und an Beispieldaten eingeübt, insbesondere die Kategorienbildung und Kategorienanwendung. Auf Wunsch kann gerne eigenes Datenmaterial bzw. der eigene Forschungsstand eingebracht werden.

• Einführung in die qualitative Inhaltsanalyse (QIA): Definition, Einordnung, Grundbegriffe, prinzipieller Ablauf, Kernpunkte
• Schritt für Schritt-Anleitung zur inhaltlich strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse

Tag 2: Der zweite Tag ist der Analysesoftware MAXQDA gewidmet und befähigt dazu, eigene Forschungsprojekte mit MAXQDA effizient umzusetzen. In einer Mischung aus Demonstration und Übungsphasen stehen vor allem die folgenden Inhalte auf dem Programm:

• MAXQDA-Projekte anlegen und Dokumente importieren
• Codes erstellen und Textstellen codieren
• Codierte Textstellen ausgeben lassen
• Memos erstellen, bearbeiten und verwalten
• In Texten suchen und Ergebnisse automatisch codieren
• Mit Variablen arbeiten und für Gruppenvergleiche nutzen
• Ausblick auf weiterführende Funktionen (Datenvisualisierung, Reporte, …)

Natürlich wird ein Bezug zu den Inhalten des ersten Tages hergestellt und auch der zweite Tag bietet ausreichend Gelegenheit, um das neue Wissen auf die eigenen Forschungsprojekte zu übertragen. Der Workshop ermöglicht NeueinsteigerInnen wie auch Erfahrenen MAXQDA-UserInnen, ihre Kompetenzen zu erweitern.

Falls Sie lediglich an einem der beiden Tage teilnehmen können oder wollen, teilen sie uns dies bitte bis zum 23.09.2020 unter weingaertner@hsu-hh.de mit.

Workshop zur Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS (Version 24/25)

Inhalt:

Wie lassen sich erhobene Daten zielführend auswerten? In der Veranstaltung werden grundlegende Kenntnisse zu Statistiksoftware SPSS vermittelt. Im Vordergrund stehen dabei die Programmoberfläche und einfache Auswertungsverfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik.

Die Veranstaltung ist so konzipiert, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende des Kurses mit folgenden Inhalten sicher umgehen können:

• Erstellung von Datenmasken und Dateneingabe
• Uni- und bivariate deskriptive Statistik
• Zusammenhangs- und Unterschiedsmessungen; Signifikanztests
• Durchführung von Berechnungen; z.B. Erzeugung neuer Variablen, etwa Indizes
• Verknüpfung von Dateien (Quer- und Längsschnitt)

Darüber hinaus können nach Absprache und zeitlichen Ressourcen gern weitere Themen mit der Dozentin behandelt bzw. individuelle Fragestellungen besprochen werden.

Voraussetzungen/Vorkenntnisse:

keine, von Vorteil wären jedoch Grundkenntnisse zu statistischen Kennziffern (etwa Mittelwerte, Streuungsmaße)

Tutorin:

Dr. Elke Goltz, HSU

Termine:

13.04.21 bis zum 16.04.21 – jeweils von 9:30 bis 14:30 Uhr

Ort:

Online via MS Teams; Einloggdaten werden nach Schließung der TN-Liste verschickt.

Teilnehmer:

maximal 10

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link:

https://ilias.hsu-hh.de/goto.php?target=crs_341192_rcodemPqRdgLQkE&client_id=unibw

Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, schickt bitte eine Mail an phd-network@hsu-hh.de mit der Bitte um Teilnahme.

Crashkurs Projektmanagement

Am 26. und 27.10.2021 wird Herr Dipl.-Ing. Claus Holm an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg einen zweitägigen Crashkurs zum Projektmanagement anbieten. Herr Holm hat Maschinenbau und Berufspädagogik studiert und ist seit 2005 Geschäftsführer der pm/c projektmanagement & Consulting in Husum, verfügt also über langjährige Erfahrung in dem Feld. Dieses Angebot richtet sich an Angehörige aller Fakultäten, die sich thematisch in das Projektmanagement einarbeiten wollen. Aufgrund didaktischer Erwägungen und aufgrund der geltenden Corona-Auflagen ist die Zahl der Teilnehmenden auf 8 begrenzt.

Der Kurs ist bereits ausgebucht!

Aufbaukurs Projektmanagement

Herr Dipl.-Ing. Claus Holm wird diesen Kurs am 28. und 29.10.2021 von 9.00 – 17.00 Uhr in Präsenz auf dem Campus der Helmut-Schmidt- Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg veranstalten.

Für die Anmeldung gibt es allerdings zwei Besonderheiten zu beachten:

1. Der Kurs richtet sich an diejenigen wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen, die Verantwortung in einem dtec- oder anderen drittmittelfinanzierten Forschungsprojekt tragen, z.B als Projektleiter:in, in der eigenständigen Projektkoordination oder vergleichbar.

Die Teilnehmer:innenzahl ist auf 8 beschränkt.

Der Kurs ist bereits ausgebucht.

Stimm- und Sprechtraining

Am 28.10. und am 03.11.2021 wird Frau Dipl.-Reg. Ingrid Gündisch an der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr im Rahmen des Doktorandenprogramms einen eintägigen Kurs “Stimm- und Sprechtraing” anbieten. Der Kurs richtet sich an Doktoranden aller Fakultäten.

Die Teilnehmerzahl ist auf 10 beschränkt.

Beide Kurse sind bereits ausgebucht.

Fortgeschrittenenkurs quantitative Datenanalyse mit SPSS

Inhalt:

Ausgewählte multivariate Verfahren zur Datenanalyse bzw. zur Konstruktion von Skalen, insbesondere: Itemanalyse (vor allem Konstruktion von Likert-Skalen), Varianzanalysen, Einfache und Multiple Regressionsanalyse, Logistische Regression.

Lehrende:

Frau Dr. Elke Goltz (HSU)

Termine:

Montag,             15.11.21 – 10:00 bis 17:00 Uhr

Dienstag,           16.11.21 – 10:00 bis 15:00 Uhr

Mittwoch,          17.11.21 – 10:00 bis 15:00 Uhr

Donnerstag,      18.11.21 – 10:00 bis 13:00 Uhr

Der Montag sowie der Donnerstag sind Präsenzveranstaltungen auf dem Campus der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg im Raum 305. Der Dienstag und der Mittwoch werden virtuell über MS Teams abgewickelt.

Die Zahl der Teilnehmenden ist auf 15 begrenzt. Es sind derzeit (Stand: 21.10.) noch Plätze frei.

Die Teilnehmenden brauchen einen eigenen PC mit installiertem SPSS 25 oder SPSS 27.

Anmeldung:

Wenn Sie sich für diesen Kurs interessieren,schicken Sie bitte eine Email an

meisterc@hsu-hh.de

Im Rahmen einer Vortragsreihe des Forschungsclusters OPAL der Helmut-Schmidt-Universität Hamburg/Universität der Bundeswehr wird folgender Gastvortrag angekündigt:

Vortragender: Tobias Gebel, Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Forschungsinfrastruktur des DIW Berlin

Vortragstitel: „Das Forschungsdatenzentrum: Betriebs- und Organisationsdaten und die Möglichkeiten der Archivierung qualitativer Daten“

Datum des Vortrags:  25. April 2022 um 18:00 – 19:30 Uhr

Der Vortrag findet im hybriden Format statt. Für Zugangsinformationen schreiben Sie eine Email an meisterc@hsu-hh.de.

SOEP On Campus

Course Outline:

This workshop offers a short hands-on introduction to the data of the Socio-economic panel study. Participants will be introduced to the content of the study, its data-structure, sample selection and weighting strategy and they will be provided with an overview over the study documentation.  The entire process from identifying and finding variables containing specific information in the dataset to the creation of the final dataset for analysis and first empirical investigations will be discussed. (Participants who already have access to the data via their home-institutions will be able to practice hands-on.) All hands-on problems will be exercised jointly as well. This practical part of the workshop requires familiarity with methods of empirical analysis and advanced programming skills in STATA. An overview of the required STATA skills can be found here (PDF, 274.09 KB)

Instructor:

Dr. Sandra Bohmann, DIW (Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung), Berlin

Dates:

The course takes place on the campus of Helmut-Schmidt-University, Hamburg.

20. April 2023

12:30 – 15:00 Inhalte und Struktur des SOEP
15:00 – 15:15 Pause
15:15 – 16:15 Datenstruktur und Aufbereitungshilfen
16:15 – 16:30 Pause
16:30 – 18:00 Hands On I: Aufbereiten eines Längschnittdatensatzes

21. April 2023

09:30 – 11:00 Ziehungsdesign und Gewichtung
11:00 – 12:30: Hands-On II: Gewichtung
12:30 – 13:30: Mittagspause
13:30 – 14:30: Individuum in Kontext
14:30 – 15:00: Pause
15:00 – 17:00: Hands-On III: Multi-Actor Designs

Registration:

If you want to register for the course, please send an email to meisterc@hsu-hh.de

The maximum number of participants is 26.

Kursbeschreibung:

Digitalisierung und Vernetzung haben große Mengen unstrukturierter Textdaten hervorgebracht, die auch von der Organisations- und Personalforschung genutzt werden können. Soziale Medien, Texte über Unternehmen (z.B. Presseartikel), von Unternehmen (z.B. Geschäftsberichte oder Stellenausschreibungen) sowie Texte, die innerhalb von Unternehmen entstehen (z.B. im Social Intranet) bieten zahlreiche Möglichkeiten für die Forschung. Um jedoch mit den großen Datenmengen angemessen arbeiten zu können, bedarf es Methoden des Text Minings, die auf Basis von Algorithmen automatisch Muster in großen, unstrukturierten Texten und Textsammlungen erkennen und relevante Informationen extrahieren.

Der Kurs führt in das Thema Text Mining ein, indem er unterschiedliche Verfahren und deren Anwendungsgebiete darstellt und den typischen Verlauf solcher Forschungsprojekte aufzeigt.

Datum:

25.05.2023, ganztägig

Ort:

Helmut-Schmidt Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg

Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Gebäude M1, Mensaraum 001 (Erdgeschoss)

Dozent:

Dr. Heiko Hoßfeld

University of Labor, Frankfurt/M.

Kurssprache:

Deutsch

Registrierung:

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden möchten, schicken Sie bitte eine Email an meisterc@hsu-hh.de

Kursname: Umgang mit fehlenden Daten

Informationen: Der Kurs ist interdisziplinär ausgerichtet und kann von allen Promovierenden besucht werden, die im Studium zumindest Grundkenntnisse klassischer multivariater Datenanalyseverfahren (lineare / generalisierte lineare Modelle) erworben haben. Der Fokus des Kurses liegt auf der praktischen Anwendung. Statistische Grundlagen (z.B. Markov Chain Monte Carlo) werden nur insoweit behandelt, wie sie zum Verständnis der Methode und für die adäquate Anwendung der jeweiligen Verfahren notwendig ist.

Dozent: Dr. Kristian Kleinke, Uni Siegen, Department of Psychology

Datum: Montag, 04.03.2024 und Montag, 18.03.2024

Uhrzeit: 9.00 – 17.00 Uhr

Kursformat: Online-Seminar

Anmeldung: Email an meisterc@hsu-hh.de bis zum 02.03.2024

Weitere Kursinformationen:

Ablauf:

Am ersten Kurstag wird eine umfassende Einführung in die Problematik fehlender Werte bei der Analyse sozialwissenschaftlicher Datensätze gegeben. Verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte werden vorgestellt und deren Vor- und Nachteile diskutiert.

Der Fokus des zweiten Kurstages ist die praktische Anwendung. Teilnehmende sind herzlich eingeladen, hier auch eigene Daten mitzubringen und an eigenen kleineren Problemstellungen zu arbeiten.

Zusätzlich besteht im Anschluss an den zweiten Kurstag noch die Möglichkeit, die begonnene Arbeit an einer konkreten Problemstellung weiterhin beratend zu begleiten.

Inhalte:

Tag 1

– Missing-data-Muster und Mechanismen

– Diagnostik selektiver Missing-Data-Prozesse

– Überblick über verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte (u.a., ad hoc Verfahren, maximum likelihood, Gewichtung)

– Eine Einführung in die (Bayes’sche) Multiple Imputation (MI)

Tag 2: Praktische Anwendung

– MI unter Annahme multivariat normal verteilter Daten

– MI basierend auf (generalisierten) linearen Modellen

– MI bei Paneldaten

– robustere MI-Ansätze (wenn parametrische Annahmen verletzt sind)

Voraussetzungen:

– Grundkenntnisse in klassischen multivariaten Verfahren (lineare Modelle, generalisierte lineare Modelle

– Wünschenswert, aber nicht notwendig: R-Grundkenntnisse

Vorbereitung:

Um während des Kurses Zeit zu sparen, installieren Sie bitte vorab folgende Software:

1) Blimp, kostenlos erhältlich unter https://www.appliedmissingdata.com/blimp

Sollten Sie im Rahmen Ihres Promotionsvorhabens auch Modelle für Zähldaten spezifizieren wollen, dann müssten Sie bitte auch zusätzlich die Beta-Version installieren.

2) eine aktuelle R-Version, erhältlich unter https://cloud.r-project.org (für die Installation einiger Zusatzpakete benötigt man ggf. unter Windows auch die “R-tools”, die ebenfalls unter dieser Seite erhältlich sind)

3) Optional: Eine aktuelle Version von Rstudio (Desktop), kostenlos erhältlich unter https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Sofern Sie auf Ihrem (Dienst-)Rechner keine Administratorenrechte haben sollten, bitten Sie Ihre Systemadministratoren vorab, o.g. Software zu installieren.

Literatur:

Als Begleitlektüre zum Kurs / zur Vertiefung werden folgenden Bücher empfohlen

1) Van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data (2nd ed.). CRC.

Das Buch ist kostenlos online lesbar unter: https://stefvanbuuren.name/fimd/

2) Enders, C. K. (2022). Applied missing data analysis (2nd ed.). Guilford.

3) Kleinke, K., Reinecke, J., Salfrán, D., & Spiess, M. (2020). Applied multiple imputation. advantages, pitfalls, new developments and applications in R. Springer.