Universität Wien

160155 VO Introduction to Statistics for Linguists (2018S)

Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 07.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 14.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 21.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 11.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 18.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 25.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 02.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 09.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 16.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 23.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 30.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 06.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 13.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Wednesday 20.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9

Information

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden:

- kennen die Grundlagen deskriptiver und analytischer Statistik und können 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, Konfidenzintervall
Datenniveaus, Datenmatrix, Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen
Verteilungsformen, Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung
Hypothesentesten mittels Signifikanztests, Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Überblick: Korrelation, Regression, Faktoranalyse, Indexbildung
Manipulationsmöglichkeiten;

Die Lehrveranstaltung ist als Vorlesung konzipiert. Die Lehrinhalte werden vorgetragen und in der Diskussion vertieft.

Assessment and permitted materials

Der Leistungsnachweis erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Semesterende.

Weiters ist eine Hausarbeit abzugeben.

Minimum requirements and assessment criteria

Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters mit Punktesystem 75%
Abgabe einer Hausarbeit am Ende des Semesters 25%

Examination topics

Prüfungsstoff sind die Inhalte der Vorlesung.

Reading list


Association in the course directory

MA1-APM4A
MA2-M3

Last modified: Mo 07.09.2020 15:35