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67703-01 - Seminar: Konfirmatorische Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung (2 KP)

Semester Frühjahrsemester 2026
Angebotsmuster unregelmässig
Dozierende Anna K. Döring (annak.doering@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt In quantitativen Studien in den Bildungswissenschaften arbeiten Forschende typischerweise mit einer Vielzahl von Variablen. Dementsprechend besteht eine zentrale Herausforderung darin, aus diesen vielen Variablen die zentralen Einflussfaktoren zu extrahieren sowie elegante und klare Modelle zu entwickeln.

So lassen sich zum Beispiel viele verschiedene Lernansätze durch Faktorenanalysen zu nur drei Faktoren gruppieren (Deep, Surface & Strategic Approach, Entwistle et al., 2013), die Lernerfolg und Zufriedenheit vorhersagen. Ähnliches gilt für die Vielzahl von Emotionen im Lernprozess (z.B. Angst, Stolz, Hoffnung, Freude, Wut, Langeweile), die sich zu den drei Faktoren ‚aktivierende positive Emotionen‘, ‚aktivierende negative Emotionen‘ und ‚deaktivierende negative Emotionen‘ zusammenfassen lassen (Pekrun & Perry, 2005). Letztlich liegt der Mehrzahl der in der aktuellen Forschung verwendeten Skalen eine faktorielle Struktur zugrunde, und konfirmatorische Faktorenanalysen, die diese Struktur statistisch bestätigen, sind ein wichtiger Bestandteil in Artikeln in wissenschaftlichen Zeitschriften (Journals).
Aufbauend auf Korrelation und multipler Regression bietet diese Lehrveranstaltung eine Einführung in konfirmatorische Faktorenanalysen (Confirmatory Factor Analysis, CFA) und Strukturgleichungsmodelle (Structural Equation Modelling, SEM). Über die Gruppierung von Variablen zu Faktoren hinaus werden wir an Beispieldatensätzen Modelle zur Vorhersage testen. Dafür werden wir SPSS und R (jamovi & R-Studio) nutzen.
Lernziele Die Teilnehmenden lernen Grundlagen von CFA und SEM kennen und explorieren, wie sie diese für ihr eigenes Promotionsvorhaben oder ihre eigene Masterarbeit nutzen könnten. Zudem haben Sie die Möglichkeit, eine eigene Datenanalyse durchzuführen.
Literatur Field, A. (2024, 6th ed.). Discovering statistics using IBM SPSS. London: Sage.

Weitere vertiefende Literaturangaben werden in der Lehrveranstaltung gegeben.
Bemerkungen Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende in allen Stadien des Doktoratsstudiums; Studierende im Planungsstadium sollen und können ebenso vom Austausch profitieren wie jene, die bereits Erhebungen durchgeführt haben.
Weblink https://bildungswissenschaften.unibas.ch

 

Teilnahmevoraussetzungen Immatrikuliert im Doktorat am IBW.
Fortgeschrittene Masterstudierende im Masterstudiengang Educational Sciences und Fachdidaktik.
Studierende anderer Studiengänge wenden sich bei Interesse bitte zuerst an: bildungswissenschaften@unibas.ch.
Unterrichtssprache Deutsch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall Wochentag Zeit Raum
Block Siehe Einzeltermine
Bemerkungen Findet am FHNW-Campus in Muttenz statt.

Einzeltermine

Datum Zeit Raum
Donnerstag 07.05.2026 09.15-16.45 Uhr FHNW-Campus Muttenz, --
Freitag 08.05.2026 09.15-16.45 Uhr FHNW-Campus Muttenz, --
Module Doktorat Bildungswissenschaften: Empfehlungen (Doktoratsstudium - Institut für Bildungswissenschaften (Studienbeginn vor 01.02.2025))
Modul: Fachlich-methodische Kompetenzen (Promotionsfach: Educational Sciences)
Modul: Fachlich-methodische Kompetenzen (Promotionsfach: Fachdidaktik)
Modul: Forschungsmethoden Educational Sciences (Masterstudium: Educational Sciences)
Modul: Forschungsmethoden Educational Sciences (Masterstudium: Fachdidaktik)
Prüfung Lehrveranst.-begleitend
Hinweise zur Prüfung Am Ende der Lehrveranstaltung stellen die Teilnehmenden ihre Ergebnisse zu einer eigenen durchgeführten Analyse im Plenum vor und reichen die Präsentation ein.
An-/Abmeldung zur Prüfung Anmelden: Belegen; Abmelden: Dozierende
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala Pass / Fail
Belegen bei Nichtbestehen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Institut für Bildungswissenschaften, bildungswissenschaften@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Institut für Bildungswissenschaften

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