220076 VO VO Introduction to Data Analysis (2015W)
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max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
- Montag 25.01.2016
- Mittwoch 02.03.2016 15:00 - 17:00 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 15.10. 11:30 - 14:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 19.10. 15:15 - 18:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 26.10. 10:00 - 17:00 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 07.12. 15:15 - 18:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 07.12. 18:15 - 19:45 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 11.01. 15:15 - 18:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 25.01. 15:15 - 18:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
75% Final Exam (Open Questions and SPSS Analysis Tasks & Discussion)
10% Attendance
15% Exercises (If In-Class or Home assignments will depend on the progress during the course)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
The content of the class will generically cover fundamental mathematical processes for all statistical tests. However, more emphasis will be placed on the general understanding of all necessary methodological concepts to execute quantitative empirical tests with SPSS. From data generation to data manipulation. Students will be proficient interpreting SPSS outputs, creating tables ready to be published in academic journals, and discussing as well as interpreting most common quantitative findings in our field. In sum, the overall goal of the class is to provide students with the necessary conceptual and practical skills to feel comfortable collecting and analyzing data based on their own research questions and designs.Attention: The courses VO Introduction to Data Analysis and UE Applied Data Analysis are linked. Phases of lecture and exercise will alternate.