220087 VU VERME: VU VERQUAN Vertiefende quantitative Methoden (2018W)
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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
- Mittwoch 30.01.2019 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 13.02.2019 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Donnerstag 11.04.2019 16:45 - 18:15 Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 26.06.2019 16:45 - 18:15 Seminarraum 4, Währinger Straße 29 1.UG
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 10.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 17.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 24.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 31.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 07.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 14.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 21.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 28.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 05.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 12.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 09.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 16.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 23.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Vorlesung/Übung hat das Ziel, Studierende auf empirisch Abschlussarbeiten vorzubereiten. Sie ist dezidiert auf das erfolgreiche Bewältigen einer Abschlussarbeit zugeschnitten und bietet Hilfestellung und Anweisung für Studierende. Neben einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen der Forschungslogik und Datenanalyse erlernen die Studierenden die Verfahren Regression, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und Clusteranalyse, Moderationsanalyse, Mediationsanalyse sowie Conditional Process Modeling mit SPSS. Die Vorlesung umfasst praktische Übungen, in denen die Studierenden zuhause das Gelernte selbst mit SPSS anwenden, wobei das Feedback in der darauffolgenden Vorlesung erfolgt. Die Vorlesung ist so angelegt, dass danach alle empirischen Analysen für eine Magisterarbeit beherrscht werden.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
schriftliche MC Prüfung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
wird in der ersten Einheit bekannt gegeben
Literatur
wird in der ersten Einheit bekannt gegeben
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39