Tipps und Tricks

1 Literaturrecherche

1.1 Ranking von wissenschaflticher Fachliteratur

VHB-JOURQUAL

Ranking Academic Journal Guide (ABS)

resurchify.com

1.2 Finden, zitieren und dokumentieren

Academic Journal Guide

1.3 Literaturrecherche an der FOM

Um Fachartikel in der Betriebswirtschaftlehre zu recherchieren, können Sie bequem die Volltextrecherche über den Online-Campus der FOM benutzen.

Unter dem Link: FOM/Meine Hochschule/Tools/Literaturrecherche/EHIS

Ich empfehle folgende Methode zur Literaturrecherche:

  1. Suchen Sie sich in Ihrem Fachbereich ein Ranking, z. B. VHB
  2. Wählen Sie einen Fachbereich aus.
  3. Gehen Sie die Journals des Fachbereichs durch. Welche Zeitschriften kommen für Ihr Thema in Frage
  4. Suchen Sie über die FOM-Suche mit Erweiterte Suche und geben Sie bei der SUche dann den Zeitschriftentitel ein.

1.4 Literaturrecherche an der Bayerischen Staatsbibliothek (BSB)

Sollte eine Zeitschrift nicht über die FOM erhältlich sein, können Sie alternativ auch den Online-Zugang der Bayerischen Staatsbibliothek (BSB) nutzen. Für einen externen Zugriff auf die Volltextrecherche benötigen Sie lediglich einen Ausweis der STABI (Achtung: Sie müssen bayerischer Staatsbürger sein). Den Ausweis bekommen Sie nur vor Ort.

Gehen Sie dann bei Literatureuche entweder auf den

  • BSB-Katalog,
  • Datenbank-Infosysteme (DBIS) oder
  • Elektronische Zeitschriftenbibliothek (EZB)

1.5 DBIS

Über DBIS gibt es für die Sozialwissenschaften gute Ergebnisse in den Datenbanken:

  • Wiso (deutschsprachig) oder
  • SciVerse bzw. ScienceDirect (englischsprachig)
  • Periodicals Archive Online (englischsprachig, Achtung: Alle Datenbanken verwenden)

1.6 EZB

Wenn Sie über die EZB gehen, müssen Sie vorher wissen in welcher Zeitschrift Sie recherchieren wollen.

2 Was für ein Verhaltenstyp sind Sie?

Machen Sie hier den Choughs-Test und finden Sie heraus, welcher Verhaltenstyp Sie wahrscheinlich sind

Wenn Sie diese Verhaltenstypologisierung in Ihre eigene Forschung als Kategorien (wie z. B. Geschlecht) einbauen wollen, nehmen SIe mit mir bitte Kontakt auf.

Hier finden einen Beschreibung über Entwicklung und Anwendung der Choughs Verhaltenstypen

3 Arbeiten mit R

A Student’s Guide to R

Frei verfügbare Materialien zu Statistik Grundlagen und Datenanalyse auf OpenIntro

3.2 Update R

Um die Aktuelle Version von R und RStudio zu erhalten gehen Sie wie folgt vor:

Sie installieren als erstes die aktuelle Verions von R in RStudio

3.2.1 Nur Windows - verwenden Sie installr

installr ist das R-Paket, das bei der Installation und Aktualisierung von Software hilft.

Der R-Code, den Sie für die Aktualisierung von R benötigen, ist: (der Code geht an Cara Wogsland)

install.pakete (“installr”)

library(installr)

updateR()

3.2.2 Nur Mac - verwenden Sie updateR

Ähnlich wie installr ist updateR das Paket, das bei der Aktualisierung von R unter Mac OS hilft.

Der R-Code, den Sie benötigen, besteht aus diesen 5 Zeilen:

install.packages(‘devtools’) #Angenommen, es ist nicht bereits installiert

library(devtools)

install_github(‘andreacirilloac/updateR’)

library(updateR)

updateR(admin_password = ‘Admin-Benutzer-Passwort’)

3.3 Updaten von RStudio

Sie laden von der RStudio Homepage die aktuelle Version herunter und installieren diese auf ihrem Rechner wie jedes andere Programm auch

4 Quantitativen Datenanalyse

Quick-R

Minimal R

r-programming-tutorials

R for Data Science

Wertvolle Tipps in Statistik und zur Fragebogenerstellung

corrplot in R (Grafische Visualisierung von Korrelationen)

Boxplot with mean and standard deviation in ggPlot2

Mediatoreffekte in der Regressionanalyse

4.1 Umfrage selber durchführen

Für die Durchführung von Online Umfragen empfehle ich das kostenlose Online Umfragetool von Soscisurvey

4.2 Datenabruf mit RStudio aus Socisurvey via API-Schnittstelle

Vorteil: Die Daten können direkt mit RStudio abgerufen werden werden.

Vorgehen:

  1. Im Projektordner (www.soscisurvey.de) auf Steuerung -> Datenabruf via APi gehen.
  2. Auf das Plus-Symbol rechts oben klicken.
  3. Bei Funktion: Daten als CSV für R abrufen.
  4. Opionale Einstellungen in den Feldern darunter vornehmen. Ist aber nicht notwendig.
  5. Auf das Symbol der Diskette gehen und Einstellungen speichern.
  6. Die Url für das R-Skript (nicht die Daten) in ein Browserfenster eingeben und R-Skript downloaden.
  7. Ggf. R-Skript in einen gewünschten Ornder speichern.
  8. R-Skript öffnen mit Doppelklick und Skript komplett markieren und ausführen.
  9. Die Daten sind nun in der Environment zu sehen.
  10. Daten nun speichern mit save(ds, file=“XX.Rdata”) oder write.csv2(ds, “file=XX.csv”). Das Importskript wird nun nicht mehr benötigt, außer Sie wollen sich nochmals die Daten ziehen, weil noch Rückläufer dazugekommen sind.
  11. Neues Skript erstellen mit dem nun die Daten über load() bei .Rdata Datei oder read.csv2() bei .csv Datei eingelesen werden. Dieses Skript geben Sie auch immer mit Ihrer Arbeit ab. 12 Hilfestellung zum Arbeiten mit Daten finden Sie in meinem Repetitorium

Im Ordner befinden sich somit zwei Dateien:

  1. Importskript
  2. Daten

Tipp: Überprüfen Sie den Pfad zu Ihrem Workspace mit getwd(). Wenn R nicht den aktuellen Pfad zum Ordner hat, funktioniert auch das Einlesen der Daten nicht, zumindest nicht über den relativen Pfad.

Die Daten immer am Anfang des Skriptes einlesen mit load(XX.Rdata) oder einlesen mit read.csv2(“XX.csv”). überspeichern Sie niemals ihre Rohdaten. Die ursprünglich eingelesenen Rohdaten müssen zusammen mit ihrem Skript abgegeben werden. Kontrollieren Sie vor der Abgabe, ob das Skript mit diesen Rohdaten läuft. Wenn nicht, dann läuft das Skript auch nicht beim Gutachter. Alle Bearbeitungsschritte die Sie mit den Daten durchführen, müssen im Skript enthalten sein, nur so ist reproduzierbar, was Sie bei Ihrer Aufbereitung der Daten und ihrer Datenanalyse gemacht haben.

5 Qualitativen Datenanalyse

5.1 Windows Installationsanleitung zur qualitativen Analyse von Texten mit RQDA

Pakete, die zum Ausführen und Erstellen von RQDA benötigen werden:

ggf. vorher devtools installieren:

install.packages(“devtools”) dann einige benötigte Pakete vorher installieren:

pkgs <- c(“RSQLite”, “gWidgets2RGtk2”, “DBI”, “stringi”, “RGtk2”, “igraph”, “gWidgets2”, “devtools”)

install.packages(pkgs)

Führen Sie dies einmal aus und klicken Sie auf OK, wenn Sie aufgefordert werden, Gtk2 zu installieren:

library(RGtk2)

RGtk2 installiert nur i686 oder x86_64 Dateien, daher wird no-mutliarch benötigt:

devtools::install_github(“RQDA/RQDA”, INSTALL_opts = “–no-multiarch”)

Anschließen kann RQDA geladen werden:

library(RQDA)

5.2 Apple Installationsanleitung zur qualitativen Analyse von Texten mit RQDA

Installieren Sie Xocde aus dem App-Store, starten Sie Xcode und folgen Sie den Anweisungen, um alle Komponenten zu installieren. Öffnen Sie außerdem ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Kommandozeilen-Tools zu installieren:

$ sudo xcode-select –install Gehen Sie zu http://xquartz.macosforge.org/landing/, laden Sie XQuartz-2.7.7.dmg herunter und installieren Sie es.

Gehen Sie zu https://www.macports.org/install.php, laden Sie macport herunter und installieren Sie es (Installieren Sie MacPorts für Ihre Version von OS X, z. B. Sierra). Wenn Sie ein funktionierendes MacPorts hatten und das Betriebssystem aktualisiert haben, müssen sie eine MacPorts-Installation migrieren, indem Sie diese Anweisungen befolgen.

Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:

$ sudo port install pkgconfig $ sudo port install gtk2 Laden Sie die Binärversion von R herunter und installieren Sie sie.

Wenn der obige Schritt erfolgreich war, starten Sie ein Terminal, um R aufzurufen und RQDA aus R heraus zu installieren:

$ R

devtools::install_github(“RQDA/RQDA”)

Anschließen kann RQDA geladen werden:

library(RQDA)

5.3 Anwendung von QRDA für die qualitative Datenanalyse

Texte die mit RQDA analysiert werden sollen, sollten zunächst als txt-file abgespeichert werden. Liegen Texte in anderer Form vor, sind diese als txt zu konvertieren.

5.4 Laden von RQDA in RStudio mit dem Befehl library(RQDA)

Sollte das Menüfenster von RQDA einmal geschlossen sein, dann kann dies wieder über den Befehl RQDA() wieder geöffnet werden.

5.4.1 Anlegen eins neuen Projekts über einen Klick auf New Projekt

Projektname sollte ohne Leerzeichen gespeichert werden. Projekt in RQDA ist eine Datenbank in der RQDA Texte und Codierungen speichert. Die Menüleiste in RQDA befindet sich im Anwendungsfenster auf der rechten oder linken Seite (abhängig von der Version und Apple oder Windows.

5.4.2 Import von Textdateien

Über Files können nach Anlegen des Projektes die vorher als .txt abgespeicherten Textdateien importiert werden. Es können mehrere Texte nacheinander importiert werden.

5.4.3 Anlegen der Codierung

Über den Menüpunkt Codes können Codierungen angelegt werden, nach denen die Texte analysiert werden sollen. Beispielsweise könnte man hier Sentimente nehmen. Z. B. positive Inhalte oder negative Inhalte und beliebig andere Codierungen.

Das Anlegen der Codierung ist vom Untersuchungsgegenstand und vom Forschungsstand abhängig. Üblicherweise werden die Codierungen aus der Literatur und dem Forschungsstand abgeleitet (soll ja wissenschaftlich sein).

Grundsätzlich ist es hilfreich, wenn Codierungen während der Textanalyse nicht mehr neu angelegt oder geändert werden, da sonst alle analysierten Texte diesbezüglich neu markiert werden müssten

5.4.4 Start der Analyse der Texte

Für die Analyse der Texte müssen nun in Bezug auf die Codierung markante Textstellen codiert werden. Die Texte werden über den Menüpunkt files geöffnet in dem die jeweils zu analysierenden (und vorher abgespeicherten Text) aufgerufen werden.

Es öffnet sich nun ein zweites Fenster, welches den zu analysierenden Text enthält. Der Text muss nun subjektiv (Achtung hier die Qualitätskriterien der qualitativen Forschung beachten) nach markanten Stellen beurteilt werden. Diese Beurteilung findet statt, in dem der komplette Text gelesen und entsprechende Textstellen mit dem Kursor markiert werden. Wenn die Textstelle markiert ist, geht man in das andere Fester und wählt eine Codierung aus mit der man die Textstelle codieren möchte und klickt mit dem Kursor auf Mark. Dies führt man für den gesamten zu analysierenden Text durch.

Kleiner Hinweis am Rande: Ein Speichern der Markierungen oder der Codierung ist nicht nötig, wird automatische von RQDA durchgeführt.

5.4.5 Analyse der Codes

Unter dem Menüpunkt Codes können können die einzelnen Codierungen angeschaut werden.

5.4.6 Analyse der Daten

Um eine Gesamtstatistik der Codierung zu erhalten, kann die R-Funktion SummaryCodings() verwenden werden, um die “Anzahl der Codierungen für jeden Code”, “Durchschnittliche Anzahl der Wörter, die mit jedem Code assoziiert sind”, “Anzahl der Dateien, die mit jedem Code assoziiert sind” zu untersuchen.

Für weitere Analysen gibt es hier einen ausführliche Dokumentation.

5.4.6.1 Beispiel Proximitätsmaße

crossCodes() Gibt eine Matrix zurück, die eine Zusammenfassung der Beziehung zwischen den Codes enthält.

5.4.6.2 Beispiel Wordcloud

wordcloud() und weitere Basics mit ggplot() und RQDAQuery

5.4.7 Weitere Analyen

Mit den Paketen tidyverese, tmund wordcloud können sehr viele verschiedene weitere Analysen gefahren werden, deren Inhalt den Rahmen hier in dieser Kurzanleitung sprengen würde. Grundsätzlich

6 Beispiel für ein gutes wissenschaftliches Poster

Poster

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