GESIS Training

01/06/2026

📣 New month, new chances!

Discover our latest :

📊 Advanced R Programming
🔄 Questionnaire Translation: Best Practices and LLM-Based Approaches
📈 Introduction to Longitudinal Structural Equation Modeling

Find yours ➡️ gesis.org/workshops 👇

*Advanced R Programming* by Tom Paskhalis.

🗓️ 21 – 23 October 2026
🏢 Online
🌐 https://t1p.de/r-programming-26

*Questionnaire Translation: Best Practices and LLM-Based Approaches* by Brita Dorer, Ulrike Efu Nkong & Dorothée Behr.

🗓️ 21 December 2026
🏢 Online
🌐 https://t1p.de/QuestionnaireTranslation

*Introduction to Longitudinal Structural Equation Modeling* by Daniel Seddig.

🗓️ 01 – 03 February 2027
🏢 Mannheim
🌐 https://t1p.de/Longitudinal_SEM

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

01/06/2026

Wenn deine Daten hierarchisch strukturiert und Variablen latent sind, ist die Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung ( ) die ideale methodische Wahl.

In unserem zweitägigen online lernst du, wie du MSM-Modelle spezifizieren, schätzen und interpretieren – und diese auf deine eigene Forschung anwenden kannst – praxisnah in R.

Zu den zentralen Themen gehören:

📌 Grundlagen der Strukturgleichungsmodellierung und Mehrebenenmodellierung
📌 Mehrebenen-Pfadmodelle mit Zufallseffekten im Achsenabschnitt (random intercept) und Steigung (random slope)
📌 Konfirmatorische Faktorenanalyse mit Mehrebenenstruktur
📌 Vollständige MSM-Modelle
📌 Fortgeschrittene Themen wie Messinvarianz und Zufallseffekte

Info & Registrierung ➡️ https://t1p.de/einf_mod_26

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

28/05/2026

Planst du, latente Variablen mit kategorialen Daten zu analysieren? 📐💻

Dann nimm am zur Item-Response-Theorie ( ) teil und lerne, wie du IRT-Modelle zur Beantwortung substantieller und methodischer Forschungsfragen einsetzen kannst.

In praxisnahen Übungen mit R behandelst du unter anderem:

• Grundlagen latenter Messmodelle
• Datenaufbereitung für IRT-Analysen
• zentrale IRT-Modelle (Rasch, 2PL, 3PL, Partial Credit)
• verschiedene Schätzverfahren (JML, CML, MML)
• Fragen der Messqualität, z. B. Reliabilität, Validität und DIF
• Anwendungen von IRT-Modellen auf Quer- und Längsschnittdaten

Info & Registrierung ➡️ https://t1p.de/item-response-theorie-26

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

27/05/2026

👥🗣️ Gute Gruppendiskussionen entstehen nicht zufällig – sie werden gezielt gestaltet!

Ob in der Forschung, Marktforschung oder Organisationsentwicklung – sind eine wertvolle Methode zur Analyse kollektiver Meinungsbildungsprozesse. Doch wie plant, moderiert und analysiert man sie wirkungsvoll?

Unser mit Thomas Kühn bietet einen praxisnahen Leitfaden von der Rekrutierung bis zur Datenanalyse.

Lerne, wie du:
✅ Gruppendiskussionen gezielt entlang deiner Forschungsfragen planst und strukturierst
✅ Teilnehmende rekrutierst und wirkungsvolle Gruppen zusammenstellst
✅ Diskussionen moderierst und Gruppendynamiken professionell steuerst
✅ Diskussionsdaten analysierst und Erkenntnisse sinnvoll in deine Forschung integrierst

Jetzt anmelden ➡️ https://t1p.de/gruppendiskussionen-26

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

27/05/2026

Good causal analysis starts with the right graph!

Learn how to work with and tackle common pitfalls in causal inference at .

Register Now ➡️ t1p.de/GSS26-SCE

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

🚀 Boost your causal reasoning with Directed Acyclic Graphs ( )!

Our short course offers a solid introduction to the theory behind DAGs and their power for modeling causal relationships. Learn how to approach classic causal inference challenges — hands-on exercises in R.

Over three days, we cover:

✅ Day 1: Causal modeling, causal diagrams, d-separation.
✅ Day 2: Backdoor & front-door criteria, surrogate experiments, Z-identification
✅ Day 3: Causal discovery, covariate adjustment, and sensitivity analysis

Info & registration ➡️ https://t1p.de/GSS26-SCE

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

22/05/2026

Call to bridge survey research and data science!

In our course, learn with Anna Steinberg Schulten and Fiona Draxler how to collect and analyze digital behavioral and traditional survey data using modern data science tools – and how to apply them effectively to real-world research questions.

The topics covered include:

• Data collection: Web scraping, APIs, and data donation
• Version control & collaboration: Working with Git and GitHub
• Machine learning: Regularized regression and random forests
• Text analysis: Topic modeling and analysis with LLMs
• Data quality: Challenges and error frameworks for digital data

Info & registration ➡️ t1p.de/GSS26-C4



You will find the full program of the Summer School and detailed course descriptions, and more information at t1p.de/GSS26-Program.

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

22/05/2026

Bots in web surveys: threat, tool, or both? 👀

Info & registration ➡️ t1p.de/GSS26-C8



GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Bots in web surveys - threat or opportunity? 🤖

In our course, learn how bots operate, how to detect and prevent them, and even how to use them for pretesting, all while considering ethics and data integrity.

We will cover:

• Introduction to bots and web survey recruitment
• Technical aspects of rule-based and LLM-powered bots, including prompt engineering
• Methods to detect and prevent bot infiltration in surveys
• Using bots to pretest complex web survey designs
• Future directions, ethical considerations, and legal regulations

Info & registration ➡️ t1p.de/GSS26-C8

🔍 Check also our interview with Jan Karem Höhne & Joshua Claassen on in web-based studies 👉 https://t1p.de/Training-NL-March_26



GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

21/05/2026

Tauche ein in die qualitative Netzwerkforschung mit Laura Behrmann Bergische Universität Wuppertal & Markus Gamper Universität zu Köln!

In unserem dreitägigen erhältst du das methodische Rüstzeug, um eigene qualitative Netzwerkstudien zu konzipieren und umzusetzen – mit viel Raum für praktische Übungen und Austausch.

Im Verlauf des Workshops lernst du zentrale Ansätze und wegweisende Studien der qualitativen Netzwerkforschung kennen und erhältst Einblicke in bewährte methodische Vorgehensweisen aus der Forschungspraxis.

📚 Was erwartet dich?

• Einführung in zentrale Begriffe und Konzepte der Netzwerkforschung
• Herausforderungen qualitativer Netzwerkstudien
• Methoden zur Datenerhebung und -auswertung
• Anwendung auf eigene Forschungsideen – Entwicklung eines eigenen qualitativen Netzwerkforschungsprojekts von der Idee bis zum Forschungsdesign

➡️ Jetzt informieren & anmelden: https://t1p.de/qual-netzwerkforschung

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

21/05/2026

Während es draußen langsam abkühlt, laufen deine Forschungsmethoden erst richtig heiß! 🍂 🔥
Hol dir diesen September frische methodische Energie bei den .

Mit dabei:

🕸️🧬 Qualitative Netzwerkforschung
👥🗣️ Einführung in Gruppendiskussionen
📐💻 Anwendung von Modellen der Item-Response-Theory in R
📉📈 Einführung in die Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung

Programm ➡️ gesis.org/training

Details 👇

*Qualitative Netzwerkforschung* mit Markus Gamper & Laura Behrmann.

🗓️ 02. – 04. Sep. 2026
🏢 Köln
🌐 https://t1p.de/qual-netzwerkforschung

*Einführung in Gruppendiskussionen* mit Thomas Kühn.

🗓️ 09. – 11. Sep. 2026
🏢 Köln
🌐 https://t1p.de/gruppendiskussionen-26

*Anwendung von Modellen der Item-Response-Theorie in R* mit Sebastian Weirich & Nicklas Hafiz.

🗓️ 15. – 17. Sep. 2026
🏢 Online
🌐 https://t1p.de/item-response-theorie-26

*Einführung in die Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellierung* mit Theresa Rohm.

🗓️ 21. – 22. Sep. 2026
🏢 Online
🌐 https://t1p.de/einf_mod_26

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

20/05/2026

Dozens of studies test the same idea – how do you see the big picture?

In our course, you will learn how to systematically collect and review studies, conduct meta-analyses, and aggregate evidence using GORIC(A) — turning scattered findings into a coherent story.

What to expect:
Day 1: Literature search, study screening, and coding with AI tools
Day 2: Meta-analysis with robustness checks, including sensitivity analyses and publication bias
Day 3: Evidence aggregation across studies with different designs using model selection methods

Find more information and register here: ➡️ t1p.de/GSS26-SCD

You will find the full program of the Summer School and detailed course descriptions, and more information at t1p.de/GSS26-Program

GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften