Universität Wien

040086 VO EC: Quantitative Datenanalyse I (2020S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
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Sprache: Deutsch

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  • Mittwoch 11.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 18.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 25.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 01.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 22.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 29.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 13.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 20.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 27.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 03.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 10.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 17.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 24.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die Grundlagen der quantitativen Datenanalyse. Sie ermöglicht den TeilnehmerInnen, ein Verständnis für statistische Analysen zu entwickeln und einfache statistische Berechnungen durchzuführen. Gleichzeitig werden die notwendigen Vorkenntnisse für komplexere multivariate Verfahren vermittelt. In der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Konzepte deskriptiver und inferentieller statistischer Verfahren erläutert. Beginnend mit Skalenniveaus und univariaten Verteilungen für nominelle, ordinale und metrische Daten werden zentrale Kennzahlen zur Beschreibung von Verteilungen dargestellt. Anschließend werden die für die Datenanalyse erforderlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt und Wahrscheinlichkeitsverteilungen für kategoriale und kontinuierliche Variablen und der zentrale Grenzwertsatz diskutiert. Auf der Grundlage dieser Konzepte werden im nächsten Schritt Inferenzschlüsse von Stichprobenkennwerten auf Parameter der Grundgesamtheit eingeführt und die Prinzipien der Hypothesenprüfung erläutert und angewendet. Im letzten Teil des Kurses werden bivariate Zusammenhänge zwischen zwei Variablen mit nominellem, ordinalem und metrischem Skalenniveau besprochen und die bivariate Regressionsanalyse eingeführt. Zur besseren Verständlichkeit der Lehrveranstaltungsinhalte werden bereits im Rahmen der Vorlesung Übungselemente eingebaut. Dennoch ist ein Besuch der im Anschluss an die Vorlesung stattfindenden UE "Angewandte Übung Quantitative Datenanalyse I" sehr zu empfehlen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Einstündige, digitale schriftliche Klausur in der letzten Vorlesungswoche des Semesters (offene Fragen).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Teilnahme an der Prüfung - positive Note ab mehr als 50% der Punkte

Mögliche Punkte: 42, Punkteschlüssel:
<22 Nicht genügend, 22-27 Genügend, 28-33 Befriedigend, 34-38 Gut, 39-42 Sehr gut

Prüfungsstoff

- Vorlesungsinhalt
- Kühnel & Krebs, Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen.

Literatur

Kühnel, Steffen-M. & Dagmar Krebs (2014). Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen, 6. Aufl., Reinbek: Rowohlt.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12