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Worin unterscheidet sich die MA-Ausbildung von der BA-Ausbildung?
Die MA-Kurse bauen auf dem Inhalt der BA Kurse auf. Wenn BA-Studierende der UZH ihr Studium mit einem MA fortsetzen, sollten sie gut vorbereitet sein. Für alle MA-Studierenden von anderen Universitäten ist ein einsemestriger Auffrischungskurs in Methoden Pflicht, um ihr Wissen bezüglich Datenanalyse auszubauen.
Die MA-Kurse gehen inhaltlich weiter als die BA-Kurse. Erstens konzentrieren sich die MA-Kurse auf Fälle, wo die grundlegenden Annahmen des linearen Regressionsmodells, welches auf BA-Ebene unterrichtet wird, nicht gegeben sind. Zweitens gibt es bezüglich Forschungsdesign einen Fokus auf kausale Inferenz aus verschiedenen philosophischen Perspektiven. Kausale Inferenz ist topaktuell in der politikwissenschaftlichen Methodologie und deshalb ein wichtiges Element der Ausbildung auf MA-Ebene.
Pflichtkurse
Das erste MA-Semester beginnt mit Fortgeschrittene Methoden I (Dozent: Prof. Dr. Marco Steenbergen / Unterrichtssprache: Englisch). Dieser Kurs handelt hauptsächlich von Forschungsdesigns, speziell bezüglich kausaler Inferenz. Inhaltlich geht es um fortgeschrittene Fallanalysedesigns, qualitative vergleichende Analyse, experimentelle Designs, Matching, Difference-in-Differences, synthetische Kontrolle, instrumentelle Variablen, Regression Discontinuity, Mediation und Prozessanalyse. Zentral ist die Frage, wie man kausale Effekte identifizieren kann und welche Annahmen dafür notwendig sind. Wenn Sie mehr über den Inhalt dieses Kurses wissen wollen, kann der Syllabus hier gefunden werden.
Fortgeschrittene Methoden II wird im zweiten Semester unterrichtet (Dozent: Prof. Dr. Marco Steenbergen / Unterrichtssprache: Englisch). Dieser Kurs behandelt hauptsächlich Datenanalyse von Daten, für die das lineare Regressionsmodell schlecht geeignet ist. Das beinhaltet Datensätze mit Abhängigkeiten zwischen den Observationen, kategorielle abhängige Variablen, begrenzte abhängige Variablen und abhängige Variablen, die die Anzahl Ereignisse oder die Dauer von Ereignissen darstellen. Die Interpretation und Kommunikation der Resultate dieser Modelle sind ein Fokus in diesem Kurs. Wenn Sie mehr über den Inhalt dieses Kurses wissen wollen, kann der Syllabus hier gefunden werden.