Im Studium und der Literatur wird die Arbeit, die bei der statistischen Auswertung von Datensätzen vor der eigentlichen Berechnung stattfindet, meist wenig behandelt. Um diese Lücke zwischen Forschungsfrage und Umsetzung der Methodik zu schließen, trafen sich am 11. November 2022 18 aktive Promovierende und Interessierte des BayWISS-Verbundkollegs Economics and Business an der Universität Bayreuth zum Workshop „Von der Forschungsfrage zur Datenanalyse. Einblicke in quantitative empirische Methoden der Datenanalyse“.
Angeleitet durch die drei Dozenten Prof. Dr. Jens Horbach (HAW Augsburg, Sprecher des Kollegs), Prof. Dr. Claas Christian Germelmann (Universität Bayreuth, Vorsitzender des Steuerkreises des Kollegs) und Dr. Christopher Kopplin (Universität Bayreuth) beschäftigten sich die Teilnehmenden mit den zentralen Fragen: Wie bekommt man einen vollständigen Überblick über die im Datensatz verborgenen Informationen? Wie wählt man die richtigen Variablen? Wie müssten diese Variablen kodiert sein, um die von mir gewünschten Resultate zu erzielen bzw. meine angedachte Methode zu verwenden? Wie entscheide ich mich für eine diesem Datensatz und meiner Forschungsfrage angepasste Methode?
Zur Beantwortung dieser Fragen sensibilisierte zunächst Prof. Dr. Germelmann in seinem Input zum Thema „Zugänge zur Empirie und Methodenwahl – ‚the one chart you should know when starting your research‘“ die Nachwuchswissenschaftler:innen hinsichtlich der Relevanz einer strukturierten Entscheidung für oder gegen eine Methode. Davon ausgehend erhielten die Teilnehmenden zwei ganz konkrete Einblicke in verschiedene Methoden: Während Dr. Christopher Kopplin die Lineare Strukturgleichungsmodellierung vorstellte, erarbeitete Prof. Dr. Jens Horbach gemeinsam mit den Teilnehmenden Grundlagen und Anwendungsbeispiele von Fragebogenerhebungen und Discrete Choice Modellen.
Die Teilnehmenden nutzten schließlich die Gelegenheit, um offen über die eigenen methodischen Herausforderungen in ihren Promotionsvorhaben zu diskutieren. Sie konnten auf diese Weise viele neue Impulse und konkrete Hinweise für ihre eigene Forschungsarbeit mit nach Hause nehmen.
