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  • 1
    ISBN: 9783658220952
    Language: German
    Pages: 1 Online-Ressource (XIII, 317 Seiten) , Illustrationen
    Edition: Springer eBook Collection. Social Science and Law
    Series Statement: Lehrbuch
    Series Statement: SpringerLink
    Series Statement: Bücher
    Series Statement: Springer eBook Collection
    Parallel Title: Erscheint auch als Rädiker, Stefan, 1976 - Analyse qualitativer Daten mit MAXQDA
    DDC: 300.1
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Datenqualität ; Informationswert ; Qualitative Methode ; Sozialforschung ; Social sciences Methodology ; Methodology of the Social Sciences ; Sociology-Research ; Statistics ; Sociology-Research ; Statistics ; Social sciences Methodology ; Lehrbuch ; Lehrbuch ; Empirische Sozialforschung ; Qualitative Sozialforschung ; Methode ; Software
    Abstract: Dieses Buch vermittelt auf verständliche Weise das Wissen, um qualitative und Mixed-Methods-Daten mit MAXQDA auszuwerten. Die Autoren verfügen über jahrzehntelange Forschungserfahrung und decken in diesem Buch ein breites Methodenspektrum ab. Sie beschränken sich nicht auf einzelne Forschungsansätze, sondern vermitteln das Know-how, um verschiedene Methoden - von der Grounded Theory über Diskursanalysen bis zur Qualitativen Inhaltsanalyse - mit MAXQDA umsetzen zu können. Darüber hinaus werden spezielle Themen fokussiert, wie Transkription, Kategorienbildung, Visualisierungen, Videoanalyse, Concept-Maps, Gruppenvergleiche und die Erstellung von Literaturreviews. Der Inhalt Wie MAXQDA optimal in jeder Phase Ihres Projekts genutzt wird Wie Daten transkribiert, exploriert und paraphrasiert werden Wie Sie Daten codieren und Kategoriensysteme gestalten Wie Sie mit Memos, Variablen und Zusammenfassungen arbeiten Wie spezielle Datenarten analysiert werden (Fokusgruppen, Online-Surveys, Literaturangaben etc.) Wie Sie effizient im Team Daten mit MAXQDA analysieren Die Autoren Dr. Stefan Rädiker ist freiberuflicher Berater und Trainer für Forschungsmethoden und Evaluation. Im Zentrum seiner Tätigkeiten steht die computergestützte Analyse von qualitativen und Mixed-Methods-Daten mit der Analysesoftware MAXQDA. Dr. Udo Kuckartz ist emeritierter Professor für empirische Erziehungswissenschaft und Methoden der Sozialforschung an der Philipps-Universität Marburg
    Abstract: Wie MAXQDA optimal in jeder Phase Ihres Projekts genutzt wird -- Wie Daten transkribiert, exploriert und paraphrasiert werden -- Wie Sie Daten codieren und Kategoriensysteme gestalten -- Wie Sie mit Memos, Variablen und Zusammenfassungen arbeiten -- Wie spezielle Datenarten analysiert werden (Fokusgruppen, Online-Surveys, Literaturangaben etc.) -- Wie Sie effizient im Team Daten mit MAXQDA analysieren
    Note: Literaturverzeichnis: Seite 313-317
    URL: Volltext  (lizenzpflichtig)
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    ISBN: 9783658258771
    Language: German
    Pages: 1 Online-Ressource (XVI, 147 Seiten)
    Series Statement: Springer eBooks
    Series Statement: Social Science and Law
    Series Statement: Springer eBook Collection
    Parallel Title: Erscheint auch als Feiks, Markus, 1985 - Empirische Sozialforschung mit Python
    DDC: 300.1
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Social sciences Methodology ; Methodology of the Social Sciences ; Sociology-Research ; Social sciences. ; Communication. ; Einführung ; Einführung ; Empirische Sozialforschung ; Python ; Datenanalyse ; Visualisierung ; Python ; Python 3.7 ; Datenanalyse ; Visualisierung ; Empirische Sozialforschung
    Abstract: Einleitung -- Python verstehen und anwenden -- Verarbeitung tabellarischer Daten in Python -- Datenerhebung mit Python am Beispiel von Twitter und Nachrichtenmedien -- Statistische Berechnungen mit Python -- Daten visualisieren -- Ausblick -- Weiterführende Literatur
    Abstract: In Zeiten von „Big Data“ wird es zunehmend wichtiger, Datenprozesse automatisieren zu können. In diesem Buch wird die Programmsprache Python dazu eingesetzt, Daten automatisiert zu erheben, diese auszuwerten und Zusammenhänge zu visualisieren. Die Beispiele sind einfach gehalten und können jedoch auf eigene, komplexere Vorhaben übertragen werden. Daher eignet sich das Buch für all jene, die noch keine Erfahrung mit der Programmierung gesammelt haben. Der Inhalt Python verstehen und anwenden.- Verarbeitung tabellarischer Daten in Python.- Datenerhebung mit Python am Beispiel von Twitter und Nachrichten-Medien.- Statistische Berechnungen mit Python.- Daten visualisieren Die Zielgruppen Dozierende und Lehrende der Sozialwissenschaften Der Autor Dr. Markus Feiks war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medienwissenschaft der Eberhard Karls Universität Tübingen. In seiner Dissertation hat er sich mit künstlicher Kreativität in der Werbebranche beschäftigt und dazu eine Diskursanalyse durchgeführt. In seiner Lehre hat er vor allem Seminare zu Methoden der empirischen Sozial- sowie Kommunikationsforschung gegeben
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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