Universität Wien

210023 UE BAK 4 Quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung (2023W)

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 21 - Politikwissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
VOR-ORT

Eine Anmeldung über u:space innerhalb der Anmeldephase ist erforderlich! Eine nachträgliche Anmeldung ist NICHT möglich.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fernbleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.

Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen ein

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 02.10. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 09.10. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 16.10. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 23.10. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 30.10. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 06.11. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 13.11. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 20.11. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 27.11. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 04.12. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 11.12. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 08.01. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 15.01. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 22.01. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 29.01. 08:00 - 09:30 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundkenntnisse quantitativer Methoden der Sozialforschung, die zur Konzeption und Bearbeitung von empirischen Fragestellungen notwendig sind. Die Übung baut auf der zugehörigen Vorlesung von Assoz. Prof. Christopher Wratil auf und soll die dort besprochenen Inhalte vertiefen. Der gleichzeitige Besuch der Vorlesung wird deshalb dringend empfohlen.

Im Rahmen der Übung sollen die Studierenden lernen, die Inhalte der Vorlesung mit Hilfe gängiger Statistiksoftware (R mit RStudio) am Beispiel politikwissenschaftlich relevanter Datensätze praktisch anzuwenden.

Die Inhalte der Lehrveranstaltung umfassen univariate (Skalenniveaus, Lage- und Streuungsmaße, Häufigkeitstabellen) und bivariate (Kreuztabellen, Zusammenhangsmaße für unterschiedliche Skalenniveaus) Analyseverfahren. Zudem werden graphische Darstellungsmöglichkeiten von Ergebnissen und Grundlagen der Inferenzstatistik behandelt.

Am Ende der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden die grundlegenden Methoden und einfache statistische Verfahren in den Sozialwissenschaften kennen und verstehen. Darüber hinaus sollen die Studierenden Ergebnisse quantitativer Sozialforschung in Forschung und Medien interpretieren und evaluieren können. Sie sollen befähigt sein, selbst Fragestellungen zu entwickeln, mittels quantitativer Methoden zu beantworten und die Ergebnisse angemessen darzustellen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Endnote setzt sich aus folgenden Teilleistungen zusammen:
1. Regelmäßige Teilnahme und aktive Mitarbeit (10%)
2. Termingerechte Abgabe von 4 Hausübungen (25%)
3. Zwischentest (25%)
4. Seminararbeit (40%)
Die Seminararbeit wird mittels der Plagiatssoftware „Turnitin“ auf wissenschaftliches Fehlverhalten überprüft. Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann der LV-Leiter Studierende nach Abgabe der Seminararbeit zu einem notenrelevanten Gespräch einladen, das positiv zu absolvieren ist.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Anwesenheit in der ersten Einheit ist unbedingt erforderlich. Nicht anwesende Studierende werden von der Lehrveranstaltung abgemeldet damit gegebenenfalls Studierende von der Warteliste nachrücken können. Das unentschuldigte Fehlen in maximal zwei Einheiten ist möglich, ab drei verpassten Terminen gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen und wird negativ beurteilt. Für einen positiven Abschluss der Übung ist mindestens die Hälfte der maximal erreichbaren Gesamtpunktzahl erforderlich.

Die Studierenden haben in allen Teilbereichen zumindest Teilleistungen zu erbringen. Das bedeutet, dass die Anwesenheitspflicht eingehalten, Mitarbeit erbracht, mindestens eine Hausübung abgegeben, der Zwischentest absolviert und die Seminararbeit eingereicht werden muss. Falls eine dieser Teilleistungen nicht erfüllt wird, kann der Kurs nicht positiv abgeschlossen werden.

Die Gesamtpunktezahl setzt sich aus den Punkten für die einzelnen Teilleistungen zusammen. Die Notenvergabe erfolgt nach folgendem Schlüssel:
87-100 Punkte: Sehr gut (1)
75-86 Punkte: Gut (2)
63-74 Punkte: Befriedigend (3)
50-62 Punkte: Genügend (4)
0-49 Punkte: Nicht genügend (5)

Prüfungsstoff

Die Anforderungen für die Hausübungen, den Zwischentest und die Seminararbeit werden in der Lehrveranstaltung besprochen.

Literatur

De Mesquita, E. B., & Fowler, A. (2021). Thinking clearly with data: A guide to quantitative reasoning and analysis. Princeton University Press.

Gehring, U., Weins, C., 2009. Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen, 5. Auflage. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften (auf der Homepage der UB als PDF verfügbar)

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 31.08.2023 16:07