220062 VO METH: VO STADA Statistische Datenanalyse (2023S)
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Dienstag
27.06.2023
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Donnerstag
14.09.2023
13:15 - 14:45
Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Montag
23.10.2023
15:00 - 16:30
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Montag
29.01.2024
15:00 - 16:30
Hörsaal 34 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 6
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
07.03.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
14.03.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
21.03.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
28.03.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
18.04.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
25.04.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
02.05.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
09.05.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
16.05.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
23.05.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
06.06.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
13.06.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Dienstag
20.06.
18:30 - 20:00
Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Am Ende findet eine schriftliche SC/MC Prüfung (Präsenz) statt. Formelsammlung wird beigestellt.Personen, die die VO vor Ort besuchen, können bei den einzelnen Terminen in Summe bis zu 10 Bonuspunkte sammeln, die bei den vier Prüfungsterminen zum Prüfungsergebnis addiert werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Positiv ist der Abschluss der VO ab 50 % der erreichbaren 100 Prozentpunkte. 10 ‒ ausschließlich in Präsenz erwerbbare ‒ Bonuspunkte dienen als „X-Plus“. Note 3 ab 63 %, Note 2 ab 75 %, Note 1 ab 87 %.
Prüfungsstoff
Pflichtliteratur und Prüfungsstoff:
1)
Braunecker, C. (2021). How to do Statistisk und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung. facultas | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
1)
Braunecker, C. (2021). How to do Statistisk und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung. facultas | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Literatur
1)
Braunecker, Claus (2021): How to do Statistisk und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung. Wien: facultas | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Braunecker, Claus (2021): How to do Statistisk und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung. Wien: facultas | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 19.09.2023 09:47
In den Forschungsgebieten der Publizistik- und Kommunikationswissenschaft werden systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge getroffen. Dazu benötigt man „die Statistik“. Statistische Datenanalyse darf aber nicht Selbstzweck sein! Sie muss immer Mittel zum Zweck bleiben, um Forschungsfragen zu beantworten oder Hypothesen zu prüfen.Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Was muss beachtet werden, um erfolgreich zu „forschen“ und dadurch in Studium und Beruf sinnvolle Ergebnisse zu erzielen und korrekt zu interpretieren.Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Datenanalysen vorzubereiten und umzusetzen. Sie lernen, statistische Zusammenhänge zu verstehen und erste Analysen mit dem Datenanalyseprogramm SPSS selbst durchzuführen. Deshalb wird die Vorlesung zur Vertiefung durch Übungen begleitet.