Universität Wien

200017 VO Statistik für Fortgeschrittene (2020W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie

Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
Moodle

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Update mit Datum vom 16.04.2021: ab dem 21.04.2021 muss ein negatives Covid-19-Testergebnis für die Teilnahme an Vor-Ort-Prüfungen vorgelegt werden (siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren/). Dies betrifft unseren 3. und 4. Prüfungstermin.

Update mit Datum vom 04.11.2020: Die Vorlesung wird bis auf weiteres auf ein digitales Format umgestellt. Sie wird über Collaborate in Moodle gestreamt & der Stream in Moodle abgespeichert und auch für die spätere Verwendung zugänglich gemacht.

Die Vorlesung wird im Hybrid-Format durchgeführt. Im Falle eines Lockdowns wird auf digitale Lehre umgestellt.

Der Hörsaal bietet mit ausreichendem Sicherheitsabstand 182 Hörer*innen Platz.

Zu den Corona-Regelungen für Vor-Ort-Studieren, siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren

  • Donnerstag 08.10. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 15.10. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 22.10. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 05.11. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 12.11. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 19.11. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 26.11. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 03.12. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 10.12. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 17.12. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 07.01. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 14.01. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 21.01. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß
  • Donnerstag 28.01. 08:00 - 09:30 Hybride Lehre
    Hörsaal I NIG Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Update mit Datum vom 04.11.2020: Die Vorlesung wird bis auf weiteres auf ein digitales Format umgestellt. Sie wird über Collaborate in Moodle gestreamt & der Stream in Moodle abgespeichert und auch für die spätere Verwendung zugänglich gemacht.

Die Vorlesung wird im Hybrid-Format durchgeführt. Im Falle eines Lockdowns wird auf digitale Lehre umgestellt. Der Hörsaal bietet mit ausreichendem Sicherheitsabstand 182 Hörer*innen Platz. Zu den Corona-Regelungen für Vor-Ort-Studieren, siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren

Ziele: Das Kennenlernen und Verstehen von Grundlagen, Anwendung (SPSS) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden.

Inhalte:
- Multiple lineare Regression
- Kovarianzanalyse
- Logistische und multinomiale Regression (generalisierte lineare Modelle)
- 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, SPSS-Beispiele zum selbständigen Nachrechnen werden bereitgestellt. Im begleitenden Tutorium wird die Anwendung der vorgestellten Methoden noch einmal diskutiert und geübt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Präsenzprüfung (Multiple-Choice) ohne Hilfsmittel. Zu den Corona-Regelungen zu Präsenzprüfungen, siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für eine positive Note müssen 60% von maximal 30 erreichbaren Punkte in der Prüfung erzielt werden.

Beurteilungsmaßstab:
ab 18 Punkten: Genügend (4)
ab 21 Punkten: Befriedigend (3)
ab 24 Punkten: Gut (2)
ab 27 Punkten: Sehr gut (1)

Prüfungsstoff

Alle Inhalte der Vorlesung. Die Folien zur Vorlesung und der stream der Vorlesung werden in Moodle zur Verfügung gestellt.

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.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:19