200017 VO Statistik für Fortgeschrittene (2019W)
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Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Donnerstag 23.01.2020
- Mittwoch 04.03.2020 11:30 - 13:00 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 04.06.2020 14:00 - 15:00 Studierendenzone Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 9 Hof 7
- Donnerstag 04.06.2020 14:00 - 15:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
-
Dienstag
30.06.2020
14:00 - 15:00
Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Hörsaal 5 ZfT Philippovichgasse 11, 1.OG
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 10.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 17.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 24.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 31.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 07.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 14.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 21.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 28.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 05.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 12.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 09.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 16.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Donnerstag 23.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die VO gibt eine Einführung in Grundlagen, Anwendung (SPSS) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden: multiple lineare Regression, logistische und multinomiale Regression (generalisierte lineare Modelle), Kovarianzanalyse, Moderations- und Mediationsanalysen, Multilevel-Modelle, Hauptkomponentenanalyse (PCA) & exploratorische Faktorenanalyse (EFA), Clusteranalyse. Ein Ausblick auf konfirmatorische Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie auf die latente Klassenanalyse (LCA) wird ebenso gegeben.Methode: Vortag, bereitgestellte SPSS-Beispiele zum selbständigen Nachrechnen. Im begleitenden Tutorium wird die Anwendung der vorgestellten Methoden noch einmal demonstriert und geübt.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung (Multiple-Choice).Die Prüfungen zum 3. und 4. Prüfungstermin werden u.U. digital durchgeführt werden.Zu den Corona-Regelungen zu Präsenzprüfungen, siehe https://slw.univie.ac.at/studieren/studienorganisation/home-learning/praesenzpruefung/
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Für eine positive Note müssen 60% der maximal erreichbaren Punkte in der Prüfung erzielt werden.
Prüfungsstoff
Alle Inhalte der VO.
Literatur
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Los Angeles: Sage.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Weinheim: Beltz.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden (5. Aufl.). Weinheim: Beltz.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 15.12.2021 00:22