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