220062 VO METH: VO STADA Statistische Datenanalyse (2022S)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Dienstag 28.06.2022 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 28.06.2022 17:30 - 18:30 Digital
- Dienstag 06.09.2022 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Dienstag 06.09.2022 17:30 - 18:30 Digital
- Dienstag 25.10.2022 16:45 - 18:15 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 25.10.2022 18:30 - 20:00 Digital
- Donnerstag 26.01.2023 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, alte WU, Augasse 2-6, EG Kern A
- Donnerstag 26.01.2023 16:30 - 17:30 Digital
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Die Vorlesung findet vor Ort statt und wird zusätzlich aufgezeichnet und dann als download zur Verfügung gestellt! Für einzelne Sitzungen werden narrated slides zur Verfügung gestellt.
- Dienstag 08.03. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 15.03. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 22.03. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 29.03. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 05.04. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 26.04. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 03.05. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 10.05. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 17.05. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 24.05. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 31.05. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 14.06. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Dienstag 21.06. 11:30 - 13:00 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Um systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge in unseren Forschungsgebieten treffen zu können, benötigen wir die Statistik. Statistische Datenanalyse ist dabei nie Selbstzweck, sondern immer Mittel zum Zweck, um eine substantielle Forschungsfrage zu beantworten. Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Zusammenhänge zu verstehen und sie erlernen, erste Analysen mit den Programm SPSS selbst durchzuführen. Die Vorlesung wird durch Übungen begleitet, in denen das Gelernte eingeübt und vertieft wird.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
schrifliche MC Prüfung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
regelmäßiger Besuch der Vorlesung, eigenständiges Nacharbeiten relevanter Literatur
richtige Beantwortung von mehr als 50% der gestellten Fragen im MC Test
richtige Beantwortung von mehr als 50% der gestellten Fragen im MC Test
Prüfungsstoff
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Literatur
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:28