Universität Wien

230050 VO Multivariate Analyseverfahren (2022W)

mit begleitendem Tutorium

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Moodle

An/Abmeldung

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

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Bei den Montagsterminen im Hörsaal Elise Richter handelt es sich um das begleitende Tutorium.

  • Donnerstag 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 17.10. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 31.10. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 14.11. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 28.11. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 12.12. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 09.01. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 23.01. 11:30 - 13:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Diese Vorlesung behandelt multivariate statistische Analyseverfahren. Ziel ist es, den Teilnehmer*innen anwendungsorientiert solide Kenntnisse grundlegender Analyseverfahren (wie lineare & logistische Regressionsanalyse, Mediationsanalyse, Faktoren- und Clusteranalyse) zu vermitteln sowie einen Überblick über eine Auswahl an spezielleren Analyseverfahren und deren Anwendung bzw. Interpretation zu bieten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Prüfung beinhaltet eine Kombination aus Rechenbeispielen und Wissensfragen. Details zu den Prüfungsmodalitäten werden auf Moodle zur Verfügung gestellt.

Ein 5. und 6. Prüfungstermin werden bei Bedarfsmeldung im Oktober bzw. November 2023 angeboten. Bitte melden Sie sich hierzu bis spätestens 01. September 2023 bzw. 15. Oktober 2023 per E-Mail bei der Studienassistenz. Für einen Prüfungsantritt am Semesterende W2023 verweisen wir auf das Vorlesungsangebot W2023.

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

Von den bei der Prüfung erreichbaren maximalen Punkteanzahl müssen für ein positives Bestehen der Prüfung mindestens 50% erreicht werden. Die positiven Noten (1 bis 4) werden nach einem entsprechenden Bereichsschema aus der Punkteanzahl ermittelt.

Notenschlüssel:
Nicht Genügend: 0 < 50%
Genügend: < 62,50%
Befriedigend: < 75%
Gut: < 87,50%
Sehr Gut: <=100%

Prüfungsstoff

Inhalte der Vorlesung gemäß Vortrag, Foliensatz und Literatur.

Literatur

Tausendpfund, M., Hrsg. 2020. Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften. Ein Überblick. Wiesbaden: Springer VS.
Best, H. & Wolf, C. (2012) Modellvergleich und Ergebnisinterpretation in Logit- und Probit-Regressionen. KZfSS 64, 377–395.
Windzio, M. (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse: Eine Einführung. Springer Verlag.

Mehr Literatur wird zu Semesterbeginn auf Moodle bereitgestellt.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren

Letzte Änderung: Di 26.09.2023 10:28