220055 UE METH: UE STADA Statistische Datenanalyse (2020W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 09:00 bis Mi 16.09.2020 18:00
- Abmeldung bis Sa 31.10.2020 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 21.10. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 04.11. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 18.11. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 02.12. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 16.12. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 20.01. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Literatur
Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Gruppe 2
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 20.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Dienstag 03.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Dienstag 17.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Dienstag 01.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Dienstag 12.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Dienstag 26.01. 16:45 - 18:15 Digital
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
The course aims to explain the basics of statistical analyses in communication science. Through practical exercises, students will learn descriptive statistics in SPSS, basic data analyses (e.g., correlation, t-test, linear regression) and how to interpret the results.After completing this seminar, students will be familiar with descriptive statistics and basic data analyses to independently carry out analyses in SPSS.It is strongly recommended to attend the corresponding lecture!Please note that this seminar is taught in English.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Grading: 60% homework, 40% participation in classesTwo homework assignments:
Homework 1: 25%
Homework 2: 35%To receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.In case WS 20/21 will take place in form of remote learning (Hybride Lehre/Digitale Lehre), aims and contents of the course remain unchanged. The requirements and the assessment criteria for the home assignments remain the same. Methodically, different activities on Moodle are used. Registered students will be informed before the start of the semester via e-mail.
Homework 1: 25%
Homework 2: 35%To receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.In case WS 20/21 will take place in form of remote learning (Hybride Lehre/Digitale Lehre), aims and contents of the course remain unchanged. The requirements and the assessment criteria for the home assignments remain the same. Methodically, different activities on Moodle are used. Registered students will be informed before the start of the semester via e-mail.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Attendance is requiredGrading
87.0 – 100% Excellent
75.0 – 86.9% Good
63.0 – 74.9% Satisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
00.0 – 49.9% Unsatisfactory
87.0 – 100% Excellent
75.0 – 86.9% Good
63.0 – 74.9% Satisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
00.0 – 49.9% Unsatisfactory
Literatur
Will be announced in the course.
Gruppe 3
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 20.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Dienstag 03.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Dienstag 17.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Dienstag 01.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Dienstag 12.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Dienstag 26.01. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Students get to know and practice descriptive and inductive methods of statistical data analysis. They learn to prepare, visualize, and analyze data with SPSS and interpret and report the results. Moreover, they learn how to read others’ results and critically examine them. After completion of the seminar, students have a basic knowledge about descriptive and inductive statistics and are able to independently carry out analyses with SPSS, as well as critically evaluate statistical representations and analyses in academic papers.It is strongly recommended to attend the corresponding lecture!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Grading:
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.In case WiSe 20/21 will take place in form of remote learning, content and aims of the course remain unchanged. Methodically, different activities on Moodle are used. Registered students will be informed before the start of the semester via e-mail.
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.In case WiSe 20/21 will take place in form of remote learning, content and aims of the course remain unchanged. Methodically, different activities on Moodle are used. Registered students will be informed before the start of the semester via e-mail.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Attendance is requiredGrading
00.0 – 49.9% Unsatisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
63.0 – 74.9% Satisfactory
75.0 – 86.9% Good
87.0 - 100% Excellent
00.0 – 49.9% Unsatisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
63.0 – 74.9% Satisfactory
75.0 – 86.9% Good
87.0 - 100% Excellent
Literatur
Will be announced in class.
Gruppe 4
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 21.10. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Mittwoch 04.11. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Mittwoch 18.11. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Mittwoch 02.12. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Mittwoch 16.12. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Mittwoch 20.01. 15:00 - 16:30 PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertung in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen zur Datenverarbeitung mit SPSS, statistischer Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse näherzubringen.Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Anwesenheitspflicht (max. 1 Fehleinheit)
- Aktive Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit) 40%
- Hausübungen 60 % (HU1 25 % + HÜ2: 35%)Für eine positive Note müssen beide selbständig bearbeiteten Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte).Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
- Aktive Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit) 40%
- Hausübungen 60 % (HU1 25 % + HÜ2: 35%)Für eine positive Note müssen beide selbständig bearbeiteten Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte).Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Literatur
Wird in der ersten Sitzung und über Moodle bekannt gegeben
Gruppe 5
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 21.10. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 04.11. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 18.11. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 02.12. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 16.12. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 20.01. 14:45 - 16:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertungen in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen näherzubringen.Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Literatur
Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Gruppe 6
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 21.10. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Mittwoch 04.11. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Mittwoch 18.11. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Mittwoch 02.12. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Mittwoch 16.12. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Mittwoch 20.01. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Studierenden lernen deskriptive und induktive Methoden der statistischen Datenanalyse kennen und anzuwenden. Sie lernen, Daten mit SPSS aufzubereiten, zu visualisieren und zu analysieren sowie die Ergebnisse zu interpretieren und zu berichten. Außerdem lernen sie, die Ergebnisse anderer zu lesen und kritisch zu hinterfragen. Nach Abschluss des Seminars verfügen die Studierenden über Grundkenntnisse in der deskriptiven und induktiven Statistik und sind in der Lage, selbstständig Analysen mit SPSS durchzuführen sowie statistische Darstellungen und Analysen in wissenschaftlichen Arbeiten kritisch zu bewerten.Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- und Gruppenaufgaben in der Übungseinheit), fristgerechte Abgabe der beiden Hausübungen, Erreichen der Mindestpunkte in den eigenständig verfassten Hausübungen.Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch nach Abgabe der Hausübungen einladen, welches positiv zu absolvieren ist.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich.Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
00,0 - 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
00,0 - 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut
Literatur
Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Gruppe 7
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 20.10. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 03.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 17.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 01.12. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 12.01. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 26.01. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertungen in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen näherzubringen.
Es wird dringen empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!
Es wird dringen empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- und Gruppenaufgaben in der Übungseinheit), fristgerechte Abgabe der beiden Hausübungen, Erreichen der Mindestpunkte in den eigenständig verfassten Hausübungen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Max. 1 Fehleinheit. Es gilt Anwesenheitspflicht, nur eine Fehleinheit ist möglich.
Die Übung wird dieses Jahr komplett digital stattfinden.
Daher gibt es anstelle der Anwesenheit in der Veranstaltung eine wöchentliche Aufgabe. Die fristgerechte Abgabe entspricht der Anwesenheit. Es ist entsprechend eine fehlende Aufgabe möglich.Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE.
Im Home-Learning bedeutet Mitarbeit die aktive Beteiligung im Diskussionsforum.2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide, selbständig bearbeiteten Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte von insgesamt 60 Punkten die über die Hausübungen maximal erreicht werden können). Die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen bleiben im Home-Learning unverändert.Notenschlüssel:
00,0 – 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut
Die Übung wird dieses Jahr komplett digital stattfinden.
Daher gibt es anstelle der Anwesenheit in der Veranstaltung eine wöchentliche Aufgabe. Die fristgerechte Abgabe entspricht der Anwesenheit. Es ist entsprechend eine fehlende Aufgabe möglich.Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE.
Im Home-Learning bedeutet Mitarbeit die aktive Beteiligung im Diskussionsforum.2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide, selbständig bearbeiteten Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte von insgesamt 60 Punkten die über die Hausübungen maximal erreicht werden können). Die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen bleiben im Home-Learning unverändert.Notenschlüssel:
00,0 – 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut
Literatur
keine
Gruppe 8
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 22.10. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 05.11. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 19.11. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 03.12. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 17.12. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 14.01. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 28.01. 13:00 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertungen in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen näherzubringen.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
• 100 - 87,0 % Sehr Gut
• 86,9 - 75,0 % Gut
• 74,9 - 63,0 % Befriedigend
• 62,9 - 50,0 % Genügend
• 49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
• 100 - 87,0 % Sehr Gut
• 86,9 - 75,0 % Gut
• 74,9 - 63,0 % Befriedigend
• 62,9 - 50,0 % Genügend
• 49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Literatur
Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Information
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte eigenständig auf neue Fragestellungen anwenden, für die Erarbeitung der Hausübungen kann ein selbständiges Ergänzen der theoretischen Inhalte durch die dazugehörige Vorlesung und/ oder Literatur nötig sein.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 20.02.2025 00:16
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Informationen zum konkreten Ablauf der Lehrveranstaltung im WS2020 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz.