Universität Wien

220087 VU VERME: VU VERQUAN Vertiefende quantitative Methoden (2020W)

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 14.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 21.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 28.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 04.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 11.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 18.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 25.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 02.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 09.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 16.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 13.01. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 20.01. 11:30 - 13:00 Digital

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. Es wird empfohlen, die Vorlesung im Wintersemester zu besuchen, da folgende Veranstaltungen darauf aufbauen.
WICHTIG: Sie können an der Vorlesung teilnehmen und die Prüfung zum Repetitorium parallel absolvieren!

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

schriftliche MC Prüfung sowie 10 online Übungen

Update 6.1.2021:
Aufgrund der momentanen Lage bzgl. Covid-19 wird die VERQUAN Prüfung am 27.1. auf eine digitale Prüfung mit offenen Fragen umgestellt.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

positive Beurteilung bei mehr als 50% der Punkteanzahl, mindestens acht von 10 online Übungen müssen erfolgreich abgegeben sein

Prüfungsstoff

Inhalte der Vorlesungen und Übungen

Literatur

wird in der ersten Einheit bekannt gegeben

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:20