Modul 25001/M1: Quantitative Methoden der Sozialwissenschaften
In diesem Modul werden grundlegende Forschungsmethoden und Analyseverfahren vorgestellt, die in den empirisch orientierten Sozialwissenschaften angewendet werden. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den quantitativen Methoden der Sozialwissenschaften. Das Ziel des Moduls ist die „methodische Alphabetisierung“ (Literacy). Die Studierenden sollen durch dieses Modul in die Lage versetzt werden, empirische quantitative Studien (besser) zu verstehen und kritisch zu bewerten.
Das Modul 25001/M1 wurde 2023 mit dem Lehrpreis der FernUniversität ausgezeichnet.
Informationen zum Modul im Studienportal
Zur Seite im Studienportal: https://www.fernuni-hagen.de/ksw/studium/portale/bapvs/studierende/module/25001.shtml
Infoblatt zum Modul
Sommersemester 2026 (PDF 164 KB)
Wintersemester 2026/27 (PDF 202 KB)
Literaturhinweise
Nachfolgend finden Sie eine Auswahl einführender Literatur zu den Inhalten des Moduls 25001/M1 „Quantitative Methoden der Sozialwissenschaften“.
mehr Infos
Empirische Sozialforschung
- Diekmann, Andreas. 2011. Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek: Rowohlt.
- Döring, Nicola. 2023. Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften. Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64762-2
- Schnell, Rainer, Paul B. Hill, und Elke Esser. 2023. Methoden der empirischen Sozialforschung. München: De Gruyter Oldenbourg.
Statistik/Quantitative Analyseverfahren
- Diaz-Bone, Rainer. 2023. Statistik für Soziologen. Stuttgart: UTB. https://doi.org/10.36198/9783838559766
- Hartmann, Florian G., Johannes Kopp, und Daniel Lois. 2022. Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Eine Einführung. Wiesbaden: Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36322-2
- Völkl, Kerstin, und Christoph Korb. 2018. Deskriptive Statistik. Eine Einführung für Politikwissenschaftlerinnen und Politikwissenschaftler. Wiesbaden: Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-10675-1
R/RStudio
- Luhmann, Maike. 2020. R für Einsteiger. Einführung in die Statistik-Software für die Sozialwissenschaften. Weinheim: Beltz.
- Wickham, Hadley, Çetinkaya-Rundel, Mine, und Garrett Grolemund. 2023. R for Data Science. Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Sebastopol: O’Reilly. (Online unter https://r4ds.hadley.nz)
Videos zu den Inhalten des Moduls
Auf der Videoplattform der FernUniversität finden Sie Videos zu den Inhalten des Moduls.
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