Universität Wien

230035 VO Statistik 1 (2023S)

Vorlesung mit begleitendem Tutorium

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie

An/Abmeldung

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

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 06.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 20.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 27.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 17.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 24.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 08.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 15.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 22.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 05.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 12.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Montag 19.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung Statistik 1 befasst sich mit deskriptiver Statistik, d.h. den grundlegenden Methoden und Strategien, um quantitative Daten zu analysieren und zu interpretieren. Ein Schwerpunkt liegt auf der Feststellung von Beziehungen zwischen zwei Variablen. Das Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von statistischen Kenntnissen, die dazu befähigen Daten selbstständig auszuwerten und publizierte Ergebnisse kritisch einschätzen zu können.
Die Lehrinhalte fokussieren auf jene Methoden, die in der Soziologie vorrangig Anwendung finden. Die Beispiele sind an aktueller soziologischer Forschung orientiert und basieren zumeist auf auf den Daten des European Social Survey.

Folgende Themen sind Inhalt der Vorlesung:
- Stichproben und Messung
- Univariate Häufigkeitsauszählungen
- Lage- und Streuungsmaße
- Kreuztabellen
- Grafische Darstellung
- Zusammenhangsmaße für nominale, ordinale und metrische Daten
- Statistische Fehlschlüsse
- Big Data

Zur Vorlesung finden begleitende Übungen sowie ein Tutorium statt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Beurteilung erfolgt auf Grundlage einer schriftlichen Prüfung. Die Anmeldung zu einem konkreten Prüfungstermin über u:space ist erforderlich. Während der Prüfung sind als Hilfsmittel ein Taschenrechner und ein Formelblatt erlaubt. Bei dem Formelblatt handelt es sich um ein handschriftliches, selbst gestaltetes A4-Blatt (beidseitig beschreiben) mit Formeln, Notizen etc. Bitte beachten Sie, dass dieses unbedingt handschriftlich sein muss (d.h. nicht mit dem Computer erstellt, kein Folien hineinkopiert).

Hinweis der SPL Soziologie:
Eine erschlichene Leistung (Plagiat, Schummeln etc.) wird auf dem Sammelzeugnis als solche ausgewiesen (Eintragung eines X) und zählt als Prüfungsantritt.

Je nach Prüfungsmethode, kann im Zuge der Beurteilung die Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

Vierter Prüfungsantritt (kommissionelle Wiederholungsprüfung):
Wenn Sie eine nicht-prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben, ist eine Anmeldung zum vierten Prüfungsantritt, bis spätestens eine Woche vor dem Prüfungstermin, in der StudienServiceStelle Soziologie erforderlich (https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313).

Informationen zu digitalen Prüfungen: https://soziologie.univie.ac.at/info/digpruef/

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Insgesamt können 45 Punkte erreicht werden. Für eine positive Note sind 50% der Punkte nötig.

Notenschlüssel:
Sehr gut: 87,50-100,00%
Gut: 75,00-87,49%
Befriedigend: 62,50-74,99%
Genügend: 50,00-62,49%
Nicht genügend: 0,00-49,99%

Prüfungsstoff

Prüfungsstoff sind der Vorlesungsinhalt sowie die Basisliteratur. Die Folien aus der Vorlesung werden über Moodle bereitgestellt.

Literatur

Basisliteratur:
Ludwig-Mayerhofer, Wolfgang, Uta Liebeskind und Ferdinand Geißler (2014). Statistik. Eine Einführung für Sozialwissenschaftler. Weinheim und Basel: Beltz Juventa (Kapitel 1-3 und 5).

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

in 505: BA M2 VO Statistik 1

Letzte Änderung: Mo 22.01.2024 15:06