Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

220087 VU VERME: VU VERQUAN Vertiefende quantitative Methoden (2025W)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Hinweis: Die VO REP muss bis inkl. des 4. Prüfungstermens des gleichen Semesters, positiv absolviert werden.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Bitte beachten Sie, dass die beiden ersten Termine am 16.10. und am 23.10. ONLINE stattfinden. Ein Zoom-Link wird im Moodle zur Verfügung gestellt.

  • Donnerstag 16.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 23.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 30.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 06.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 13.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 20.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 27.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 04.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 11.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 18.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 08.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 15.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 22.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Donnerstag 19.02. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung/Übung hat das Ziel, den Studierenden den Umgang mit quantitativen Auswertungsmethoden zu übermitteln und bietet die Möglichkeit das Erlernte durch selbstständiges Üben zu verinnerlichen. Neben einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen der Forschungslogik und Datenanalyse erlernen die Studierenden die Verfahren Varianzanalyse, Regression, Conditional Process Modeling, Faktorenanalyse und Clusteranalyse mit R durchzuführen. Die Vorlesung umfasst praktische Übungen, in denen die Studierenden zuhause das Gelernte selbst mit R anwenden, wobei das Feedback in einer der darauffolgenden Vorlesungen erfolgt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Wöchentliche Hausübungen während des Semesters
Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur Gesamtnote

Prüfungsstoff

Inhalte der Vorlesungen und Übungen wie in Moodle dokumentiert.

Literatur

Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage.
Gehrau, V., Maubach, K., Fujarski, S. (2022). Einfache Datenauswertung mit R: Eine Einführung in uni- und bivariate Statistik sowie Datendarstellung mit RStudio und R Markdown.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 07.11.2025 09:07