Syllabus

Title
6391 Grundlagen zur Sozioökonomie der Ungleichheit - Kurs IV
Instructors
Clara Himmelbauer, BA, MSc (WU), Moritz Hörl, BSc, MA, Alexander Huber, MSc (WU)
Type
PI
Weekly hours
3
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/19/26 to 02/28/26
Registration via LPIS
Notes to the course
This class is only offered in summer semesters.
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Tuesday 03/03/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 03/10/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 03/17/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 03/24/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 04/14/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 04/21/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 04/28/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 05/05/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Friday 05/08/26 09:00 AM - 01:00 PM D2.0.030
Tuesday 05/12/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 05/19/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 05/26/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 06/02/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 06/09/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 06/16/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Tuesday 06/23/26 01:00 PM - 03:00 PM TC.5.12
Contents

In diesem Kurs werden Studierende auf ihren ersten Schritten im Bereich der empirischen Forschung begleitet. Im Zentrum stehen dabei Fragen der (Sozio-)Ökonomie der Ungleichheit aus einer quantitativen Perspektive. Zu Beginn werden grundlegende Fragen über die Rolle von Quantifizierung und Statistiken diskutiert, warum wir diese messen und wie die gängigsten Ungleichheitsindikatoren berechnet und interpretiert werden. Begleitet wird dies mit einer kompakten Einführung in das Arbeiten mit Mikrodaten. Dazu nutzen wir RStudio. Da es sich bei der (Sozio-)Ökonomie um eine Sozialwissenschaft handelt, wird der Fokus nicht rein auf technischen Gegebenheiten liegen. Vielmehr werden Fragen von Normativität, Kausalität und dem Zusammenhang von Forschung und Politik ausreichend Zeit gewidmet. All dies dient Studierenden als Basis für ein kleineres Forschungsprojekt zu einem verteilungsökonomischen Thema. Einheiten werden teils auf Deutsch, teils auf Englisch abgehalten.

Learning outcomes

Nach Absolvieren des Kurses haben Studierende:

  • ein grundlegendes Verständnis der Hauptkonzepte von (quantitativer) Verteilungsforschung
  • vertieftes Wissen über Ungleichheitsindikatoren
  • ausgebaute Fähigkeiten zur kritischen Beurteilung und Diskussion empirischer Forschung
  • ein grundlegendes Skillset zur Arbeit mit Mikrodaten in RStudio und zur Durchführung deskriptiver Analysen
  • eine solide Basis für eine potenzielle Bachelorarbeit
Attendance requirements

Es besteht Anwesenheitspflicht für zumindest 80% aller Einheiten.

Teaching/learning method(s)

Kombination aus Vorträgen, Einführung in RStudio und Coding Sessions, Diskussion von wissenschaftlichen Papers, kleineren Forschungsprojekten und mündlichen Präsentationen der Studierenden.

Assessment

30 % - Mitarbeit

40 % - Forschungsprojekt in Gruppen (inklusive geschriebener Report)

30 % - Präsentation des Projektes

 

Benotungsschlüssel:

100 %  -  90 %:     Sehr gut

 89 %   -  80 %:     Gut

 79 %   -  65 %:     Befriedigend

 64 %   -  50 %:     Genügend

<50%:                   Nicht genügend

Readings

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Last edited: 2026-01-07



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