Dieses Bild zeigt Andreas Wahl

Andreas Wahl

Herr Dr. rer. pol.

Bereichsleiter Lehre
Institut für Entrepreneurship und Innovationsforschung (ENI)

Kontakt

+49 711 685 68492

Visitenkarte (VCF)

Pfaffenwaldring 19
70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 02.004

Fachgebiet

  • Stichprobenziehung
  • Qualitative und Quantitative Erhebungsmethoden
  • Statistische Datenanalyse
  • Monte-Carlo-Simulationen
  • Einstellungen und Verhalten
  1. 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(2), Article 2. https://doi.org/10.1504/ijev.2023.10052306
  2. 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
  3. 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; Nummer 50, S. 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 (S. 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. In Universität Stuttgart (No. No. 48 (2020); Nummer No. 48 (2020), S. 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; Nummer 49, S. Online-Ressource). Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart. https://doi.org/10.18419/opus-11083
  4. 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.
  5. 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. In Universität Stuttgart (No. No. 44 (2016); 2. korrigierte Auflage, Nummer No. 44 (2016), S. 57 Blätter). Universität Stuttgart, Institut für Sozialwissenschaften, Abt. f. Soziologie u. empirische Sozialforschung.

Erhebungsmethoden

Strukturgleichungsmodellierung

Statistische Modellbildung

Andreas Wahl studierte an der Universität Stuttgart Sozialwissenschaften (B.A.) und empirische Politik- und Sozialforschung (M.A.). Nach seinem Studium schlug er die akademische Laufbahn ein und war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Soziologe und empirische Sozialforschung am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart. Neben der Arbeit an verschiedenen Projekten schloss er dort auch seine Promotion ab. Danach wechselte er als Postdoc an das Institut für Entrepreneurship und Innovationsforschung.

Sein Forschungsgebiet sind vorrangig die Methoden der empirisch-analytischen Forschung. Dabei interessiert er sich vor allem für Fragen der Stichprobenziehung, für alternative Fragetechniken zur Erhebung von sensitiven Merkmalen, für die Modellierung und Schätzung statistischer Modelle sowie für deren Performanz in unterschiedlichsten Datensettings. Weiterhin befasst er sich mit der Erklärung und Vorhersage von Verhalten. Derzeit untersucht er beispielsweise die Determinanten und Auswirkungen unterschiedlicher Typen von Entrepreneuren mittels Strukturgleichungsmodellen und Machine Learning Verfahren.

 

Zum Seitenanfang