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Andreas Wahl

Dr. rer. pol.

Head of Teaching
Institute of Entrepreneurship and Innovation Science (ENI)

Contact

+49 711 685 68492
Website

Pfaffenwaldring 19
70569 Stuttgart
Germany
Room: 02.024

Subject

  • Qualitative and quantitative research methods
  • Monte Carlo simulations
  • Entrepreneurial ecosystems
  • Academic engagement
  • Entrepreneurial action
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  1. 2025

    1. Hess, S., Wahl, A., & Johnson, A. R. (2025). Measuring entrepreneurial ecosystems across levels: a district approach. Small Business Economics. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01041-2

  2. 2023

    1. Wahl, A., & Schwarz, M. (2023). Meaningful Work in Entrepreneurial Teams: Start-ups as places to find more meaningfulness. International Journal of Entrepreneurial Venturing, 15, Article 2. https://doi.org/10.1504/ijev.2023.10052306

  3. 2022

    1. Krause, T., & Wahl, A. (2022). Non-Compliance with Indirect Questioning Techniques: Survey Research Methods, Vol 16 No 1 (2022). https://doi.org/10.18148/SRM/2022.V16I1.7824

  4. 2020

    1. Wahl, A., & Urban, D. (2020). Verfahren der Multiplen Imputation bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mit latenten Variablen - ein systematischer Vergleich mittels Monte-Carlo-Simulationen (No. 50; pp. Online–Ressource). Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart. https://doi.org/10.18419/opus-11539
    2. Wahl, A. (2020). Multiple Imputation by Chained Equations - eine Leistungsevaluation bei Schätzung von Strukturgleichungsmodellen mittels Monte-Carlo-Simulationen (pp. Online–Ressource). Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart. https://doi.org/10.18419/opus-11173
    3. Wahl, A., & Urban, D. (2020). Analyse und Schätzung von Mehrgruppen-Strukturgleichungsmodellen mittels SPSS und EQS. eine praxisnahe Anleitung (No. No. 48 2020; p. 44 Blätter). Universität Stuttgart, Institut für Sozialwissenschaften, Abt. f. Soziologie u. empirische Sozialforschung.
    4. Götze, A., & Wahl, A. (2020). Psychische Gesundheit. Eine heikle Thematik in der empirischen Umfrageforschung? : zur Validierung des Crosswise Modells (No. 49; pp. Online–Ressource). Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart. https://doi.org/10.18419/opus-11083

  5. 2019

    1. Mayerl, J., Krause, T., Wahl, A., & Wuketich, M. (2019). Einstellungen und Verhalten in der empirischen Sozialforschung.
    2. Krause, T., Wahl, A., & Wuketich, M. (2019). Wachstumsverläufe von latenten Klassen in der Einstellungs-und Verhaltensforschung: Am Beispiel der sozialen Exklusion von Kindern und Jugendlichen in Deutschland. Einstellungen Und Verhalten in Der Empirischen Sozialforschung: Analytische Konzepte, Anwendungen Und Analyseverfahren, 387–413.

  6. 2016

    1. Urban, D., Mayerl, J., & Wahl, A. (2016). Regressionsanalyse bei fehlenden Variablenwerten (missing values): Imputation oder Nicht-Imputation?. eine Anleitung für die Regressionspraxis mit SPSS (No. No. 44 2016; 2. korrigierte Auflage, p. 57 Blätter). Universität Stuttgart, Institut für Sozialwissenschaften, Abt. f. Soziologie u. empirische Sozialforschung.
  • Empirical research methods
    • Survey methods
    • Statistical modeling
    • Structural equation modeling
  • Entrepreneurship education
    • AWAKE - a startup in a few weeks
    • Startup hackathon
    • Startup simulation game

Dr. Andreas Wahl studied empirical social sciences (B.A. and M.A.) at the University of Stuttgart. After his studies, he embarked on an academic career and was a research assistant at the Chair of Sociology and Empirical Social Research at the Institute of Social Sciences at the University of Stuttgart. In addition to working on various projects, he also completed his doctorate there. He then moved to the Institute for Entrepreneurship and Innovation Research as a postdoc.

His research area is primarily focused on the methods of empirical-analytical research. He is particularly interested in questions of sampling, alternative questioning techniques for the collection of sensitive characteristics, modeling and estimation of statistical models as well as their performance in different data settings. Furthermore, he is concerned with the explanation and prediction of behavior. For example, he is currently investigating the determinants and effects of different types of entrepreneurs using structural equation modeling and machine learning techniques.

 

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