Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

220043 SE SE Advanced Data Analysis 1 (2025S)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Mi 19.03. 09:45-12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG

An/Abmeldung

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 02.04. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 30.04. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 14.05. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 28.05. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 11.06. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 25.06. 09:45 - 12:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This data analysis seminar focuses on advanced data analysis with R. Following a recapitulation of the basics of regression analysis, the seminar will address 1) Moderation and Mediation Analysis and 2) Structural Equation Modeling including CFA and Path Analyses, and Multi-Group Analysis.

By the end of this course, participants will be able to:
• Understand the theoretical background of linear regression, moderation, mediation, as well as complex statistical analyses like structural equation modeling
• Know how to use R to run the respective analyses
• Know how to visualize, report and interpret the obtained results

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Course grading is based on 1) regular homework assignments (30 %), 2) written in-class assignment (60 %), and 3) active participation and attendance (10%).

For successfully passing the course, participants have to achieve at least 50% of the total points in each part (i.e., homework and written in-class assignment) and have to be present at least 75% of the time. Further details will be provided in class.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Ongoing in-class participation and additional readings are basic requirements.

For successfully passing the course, participants have to achieve at least 50% of the total points. Full details on the grading system will be given in class and on Moodle.

Prüfungsstoff

All lectures and tutorials taught in class as well as related readings and materials on Moodle.

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 10.01.2025 00:02