160109 VO Introduction to Statistics (2018S)
Labels
Details
Language: German
Examination dates
Wednesday
13.06.2018
08:00 - 09:30
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday
27.06.2018
09:45 - 11:15
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday
03.10.2018
08:00 - 09:30
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
28.01.2019
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Saturday
10.03.
09:45 - 13:00
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Saturday
24.03.
09:45 - 13:00
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Saturday
28.04.
09:45 - 13:00
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Saturday
26.05.
09:45 - 13:00
Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Der Leistungsnachweis erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Semesterende.
Minimum requirements and assessment criteria
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters mit Punktesystem.
Weiters ist eine Hausarbeit abzugeben.
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters mit Punktesystem 75% der Note.
Abgabe einer Hausarbeit am Ende des Semesters 25% der Note.
Weiters ist eine Hausarbeit abzugeben.
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters mit Punktesystem 75% der Note.
Abgabe einer Hausarbeit am Ende des Semesters 25% der Note.
Examination topics
Prüfungsstoff sind die Inhalte der Vorlesung.
Reading list
Skriptum und Literatur: http://www.univie.ac.at/soziologie-statistik/lingu/bachelor/
Association in the course directory
BA-M6
Last modified: Mo 07.09.2020 15:35
- kennen die Grundlagen deskriptiver und analytischer Statistik und können einfache Berechnungen deskriptiver Statistik anhand von Beispielen selbständig durchführen.
- können die Ergebnisse deskriptiver und analytischer Statistik interpretieren.
- können Fragestellungen formulieren, die mittels quantitativer Verfahren beantwortet werden können.
- können die in einer Fragestellung enthaltenen Begriffe und Messdimensionen für eine quantitative Erhebung operationalisieren.Operationalisierung, Grundgesamtheit und Stichprobe,
Datenniveaus, Datenmatrix, Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen
Verteilungsformen, Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung
Hypothesentesten mittels Signifikanztests, Korrelation
Manipulationsmöglichkeiten;Die Lehrveranstaltung ist als Vorlesung konzipiert. Die Lehrinhalte werden vorgetragen und in der Diskussion vertieft.