Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (Postdoc) in Mannheim bei GESIS – Leibniz Institut für Sozialwissenschaften e V

Die Abteilung Survey Design and Methodology (SDM) verfügt durch eigene Forschung und langjährige Erfahrung in der Beratung und Durchführung renommierter Umfrageprojekte über national wie international anerkannte Fachkompetenz im Bereich der Umfragemethodik.

Das DFG-geförderte Forschungsprojekt „Modulare Fragenbogendesigns für sozialwissenschaftliche Umfragen: Der Beitrag statistischer Modellierung mittels Imputationsverfahren für Daten der Erhebungspraxis“ untersucht modulare Fragebogendesigns, ein Instrument zur Reduzierung der Kosten und Fragbogenlänge durch zufällige Zuteilung von Fragebogenmodulen zu Befragten. Daraus resultierende designbasierte fehlende Werte werden imputiert. In der aktuellen Projektphase liegt der Schwerpunkt insbesondere auf typischen Bedingungen (z.B. viele nominal-skalierte Variablen und eine große Anzahl an Variablen, kleine Stichprobengrößen) und Analysen (z.B. multiple Regressionsverfahren, Strukturgleichungsmodelle oder Hauptkomponentenanalysen) der sozialwissenschaftlichen Erhebungspraxis. Evaluierungen werden durch Monte Carlo Simulationsstudien und auf Daten der European Value Study vorgenommen.

Ihr Aufgabengebiet:

• Entwicklung, Anwendung und Implementierung geeigneter Imputationsstrategien in R unter Verwendung von Imputationspaketen wie mice und miceadds
• Implementierung der Monte Carlo Simulationsstudie zur Evaluierung von Imputationsmethoden auf dem High Performance Computing (HPC) Cluster des Landes Baden-Württemberg
• Durchführung verschiedener multivariater Analyseverfahren auf Basis der imputierten Daten der European Value Study
• Veröffentlichung der Projektergebnisse in internationalen peer-reviewed Journalen und Vorstellung des Projektes auf internationalen Konferenzen

Ihr Profil:

• Promotion oder fortgeschrittene Promotion in Sozialwissenschaften, Politikwissenschaften, Volkswirtschaftslehre, Statistik oder verwandten Disziplinen mit quantitativ methodischer Ausrichtung
• Sehr gute Kenntnisse von quantitativen Verfahren der sozialwissenschaftlichen Analyse und der Statistik wie multiple Regressionsanalyse, Strukturgleichungsmodelle oder Hauptkomponentenanalyse; Freude am statistischen Modellieren
• Sehr gute Kenntnisse der Statistiksoftware R
• Optimalerweise erste Kenntnisse der multiplen Imputation und von Monte Carlo Simulationsstudien
• Gute Englisch- und Deutschkenntnisse

• Mitarbeit an einem interdisziplinären Forschungsprojekt, das durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefördert wird
• Zusammenarbeit mit einem forschungsstarken engagierten Team bei GESIS
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von bis zu 60% mobilem Arbeiten innerhalb von Deutschland
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte an Christian Bruch per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Helena Rustler per E-Mail zur Verfügung.

Dann bewerben Sie sich bitte über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet: SDM-168

GESIS bietet ein spannendes Arbeitsumfeld für interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zwischen Sozialwissenschaften und Informatik. Als Infrastruktureinrichtung dienen wir der Förderung der sozialwissenschaftlichen Forschung und stehen in enger Kooperationen mit namhaften internationalen Forschungsinstitutionen.

GESIS unterstützt Sie dabei, sich weiter zu qualifizieren. Wir bieten unseren MitarbeiterInnen ein breites Spektrum von Ka