| Literatur: | - Flick, U., von Kardorff, E. (2005), Qualitative Forschung: Ein Handbuch, 11. Auflage, Berlin.
- Mayring, P. (2002): Einführung in die qualitative Sozialforschung. Weinheim: Beltz Verlag.
- Kuckartz, U. (2014): Mixed Methods. Methodologie, Forschungsdesigns und Analyseverfahren. Wiesbaden: Springer.
- Bortz, J./Döring, N. (2006): Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler. Heidelberg: Springer.
- Neubauer, S., Zeidler, J., Lange, A., Graf von der Schulenburg, J.-M. (2017), Prozessorientierter Leitfaden für die Analyse und Nutzung von Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung, 1. Auflage, Baden-Baden.
- Schöffski, O., Graf von der Schulenburg, J.-M. (Hrsg.) (2011), Gesundheitsökonomische Evaluationen, 4. Auflage, Berlin.
- Swart, E., Gothe, H., Geyer, S., Jaunzeme, J., Maier, B., Grobe, T.G., Ihle, P. (2015), Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS): Leitlinien und Empfehlungen - 3. Fassung; In: Das Gesundheitswesen: Bd. 77.2015, 2, S. 120-126; http://dx.doi.org/10.1055/s-0034-1396815, Stuttgart.
- Swart, E., Ihle, P., Gothe, H., Matusiewicz, D. (Hrsg.) (2014), Routinedaten im Gesundheitswesen - Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven, 2. Auflage, Bern.
- Drummond, M. F. et al. (2005), Methods of the Economic Evaluation of Health Care Programmes, 3. Auflage, Oxford.
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| Bemerkungen: | Voraussetzung für die Teilnahme ist, dass mindestens eines der Module "Advanced Econometrics", "Applied Health Economics", "Data Analytics", "Econometric Methods", "Field Experiments in Health" sowie "Gesundheitsökonomische Evaluation mit Sekundärdaten“ erfolgreich absolviert worden ist. Daneben werden Kenntnisse im Umgang mit einer Statistiksoftware (Stata, R, Python, SAS etc.) oder einer Software zur qualitativen Daten- und Textanalyse (z. B. MAXQDA) empfohlen. Die Teilnehmerzahl ist auf maximal 9 Personen beschränkt. |
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