Details

FH-Prof. Mag. Dr. Andreas Bengesser

Head of Research Center Social Work; Deputy Head of Spatial and Clinical Social Work; Senior Lecturer

andreas.bengesser@hcw.ac.at
+43 1 606 68 77-3314

Room: B.2.38
Favoritenstraße 226
1100 Wien

Focus

  • quantitative impact measurement

  • quantitative case-by-case analysis

  • preference-based evaluation research

  • data-driven small-scale socio-spatial analysis

  • urban economics and urban social policy

Study programs

Master

Spatial and Clinical Social Work

part-time

Research Centers
Research Center Social Work
Departments
Social Sciences

Publications

Our publications database contains the scientific papers and theses supervised by FH-Prof. Mag. Dr. Andreas Bengesser at Hochschule Campus Wien
All other publications are listed in the personal profile

Lectures

Angewandte multivariate Datenanalyse 2 VO

Angewandte multivariate Datenanalyse 2 VO | WS2025/26

Content

Die Schwerpunkte liegen darauf, wie quantitative Einzelfallanalysen als Evaluierungsmethode in der Klinischen Sozialen Arbeit durchgeführt werden können. Zunächst werden quasi-experimentelle Einzelfall-Designs vorgestellt und darauf eingegangen, wie mittels Zielerreichungsanalyse und Goal Attainment Scaling quantitative Einzelfalldaten gewonnen werden können.

Mit dem im Kurs vorgestellten psychometrischen Ansatz in der Einzelfallanalyse wird überprüft, ob sich Testwert von Personen signifikant von den Werten einer Referenzgruppe unterscheiden.

Zur Analyse von Verlaufsdaten (Zeitreihendaten) werden unterschiedliche Methoden vorgestellt. Neben deskriptiven Auswertungen und der grafischen Darstellung von Verlaufsprofilen werden non-parametrische und parametrischen Methoden (ARIMA-Modelle) vorgestellt.

Mit Effektstärkenmaßen, schrittweisen Regressionsmodellen und Randomisierungstests werden Verfahren zur Interventionsanalyse in der Klinischen Sozialen Arbeit vorgestellt und an Beispielen erläutert.

Alle im Kurs vorgestellten Methoden der quantitativen Einzelfallanalyse und deren Anwendung werden im Statistikpaket R vorgestellt.

Teaching method

Vortrag, Diskussion, Übung

Examination

Endprüfung

Teaching language

Deutsch

Masterarbeits - Erstellung 1 UE

Masterarbeits - Erstellung 1 UE | WS2025/26

Content

Die Studierenden arbeiten in Peergroups an ihrer individuellen Masterarbeit und erhalten dazu relevante und prozessorientierte Unterstützung, um den Fortgang der Arbeit voranzutreiben. Der Schwerpunkt liegt auf der Unterstützung der Entwicklung geeigneter Erhebungsinstrumente zur Umsetzung der wissenschaftlichen Arbeit. Die unterschiedlichen Entwicklungsstände der Arbeiten werden dabei berücksichtigt.

Teaching method

Reflexion, Übung

Examination

Immanente Leistungsüberprüfung

Teaching language

Deutsch

Triangulative sozialräumliche Forschung SE

Triangulative sozialräumliche Forschung SE | WS2025/26

Content

Einführung in die triangulative sozialräumliche Forschung

Datengetriebene kleinräumige Sozialraumanalysen

- Aufbau und Nutzung kleinräumiger Datensätze

- Strukturdatenkataloge und Indikatoren sozialer Lage

- Verfahren zur Bestimmung von Jugendhilfebedarf und sozialen Belastungen (Rangreihenverfahren, Indexbildung, Faktorenanalyse)

- Kartographische Darstellung und Interpretation von Sozialräumen

Mixed Methods-Ansätze in der Praxis

- Kombination von Beobachtungsstudien und quantitative Erhebungen zur Analyse öffentlicher Räume

- Statistische Verfahren wie Chi-Quadrat-Tests zur Prüfung sozialer Unterschiede

- Räumliche Analysen (Punktkarten, Nutzungsintensitätskarten, Sequenz- und Ereignisdatenanalyse in R)

Vignettentechnik und Conjoint-Analyse

- Entwicklung und Einsatz von Vignetten in der Sozialforschung

- Analyse von Präferenzen für öffentliche Räume oder Dienstleistungen

- Orthogonale und fractionelle Designs in R

- Praktische Anwendung: Gestaltung von Nahversorgungsangeboten im Stadtteil

Netzwerkanalyse und Soziometrie

- Untersuchung von Beziehungsstrukturen zwischen Personen, Gruppen und Institutionen

- Erstellung und Auswertung von Beziehungsmatrizen, Soziogrammen und Cliquenanalysen

- Kennzahlen wie Zentralität, Dichte, Brückenpositionen

- Anwendung von R (igraph-Paket) zur Visualisierung und Analyse sozialer Netzwerke

Räumliche Zusammenhänge messen

- Konzepte räumlicher Autokorrelation (positive und negative Muster)

- Moran's I als statistisches Maß

- Einführung in räumliche Ökonometrie (Spillover-Effekte, Area-Unit-Problem)

- Anwendung in der Analyse regionaler Ungleichheiten

Teaching method

Vortrag, Diskussion

Examination

Endprüfung

Teaching language

Deutsch