Universität Wien

230050 VO Multivariate Analyseverfahren (2023W)

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 Terminen montags in Seminarraum 5 Kolingasse handelt es sich um das begleitende Tutorium.

  • Donnerstag 05.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 12.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 16.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 19.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 09.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 13.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 16.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 23.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 27.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 11.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 08.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 15.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Montag 29.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00

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 September bzw. Oktober 2024 angeboten. Bitte melden Sie sich hierzu bis spätestens 01. September 2024 bzw. 01. Oktober 2024 per E-Mail bei der Studienassistenz.

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.

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.

Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.

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: Mi 21.08.2024 13:46