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

230132 UE M4 Quantitative Methoden: Querschnittsdatenanalyse (2024W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Technische Erfordernisse: Für die Teilnahme an LV-Einheiten, die digital stattfinden, ist eine stabile Internetverbindung und die Möglichkeit der digitalen Teilnahme erforderlich (Webcam, Micro)
Moodle
Fr 11.10. 08:00-11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Für diese LV an-/abmelden

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Sie benötigen eine technische Ausstattung um an den digitalen LV-Einheiten teilnehmen zu können (Computer, Micro, Webcam, stabile Internetverbindung)

  • Freitag 25.10. 08:00 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Donnerstag 14.11. 08:00 - 11:15 Digital
  • Freitag 15.11. 08:00 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Donnerstag 21.11. 08:00 - 11:15 Digital
  • Freitag 29.11. 08:00 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Freitag 06.12. 08:00 - 11:15 Digital
  • Freitag 13.12. 08:00 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den Teilnehmer*innen anwendungsorientiert solide Kenntnisse grundlegender Analyseverfahren (Fokus: Kausaldiagramme, lineare & logistische Regressionsanalyse, Mediationsanalyse) zu vermitteln. Neben den statistischen Grundlagen steht die Praxis im Vordergrund. Die TeilnehmerInnen sollen in die Lage versetzt werden, eine konkrete Fragestellung bzw. Hypothesen zu formulieren und diese anhand eines aktuellen Datensatzes und unter Einsatz des passenden Analyseverfahrens zu testen bzw. die Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren. Die im Rahmen von Übungsbeispielen zu bearbeitenden Fragestellungen basieren auf einem Datensatz (aktuelle Umfragedaten), der den Teilnehmer*innen zu Beginn des Semesters zur Verfügung gestellt wird. Die Daten werden mittels des Softwarepakets STATA analysiert/interpretiert (optional mit R). Eine Einführung in das Statistikprogramm STATA ist Teil der Lehrveranstaltung (es werden auch die notwendigen Unterlagen für die Analyse mit R bereitgestellt).
Der Zeitaufwand für die Lehrveranstaltung ist während des Semesters hoch (selbständige Bearbeitung der vier Übungsaufgaben), dafür ist die Übung mit Semesterende abgeschlossen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Im Laufe des Semesters gibt es 4 Einzelarbeiten, in denen es darum geht, die in der Lehrveranstaltung vermittelten Kenntnisse auf eine konkrete Forschungsfrage anzuwenden (z.B. Erstellen eines Kausaldiagramms, Anwendung verschiedener multivariater Verfahren zum Test einer spezifischen Hypothese und korrekte Interpretation von Regressionstabellen). Alle TeilnehmerInnen arbeiten mit dem gleichen Datensatz, der zu Beginn des Semesters auf Moodle zur Verfügung gestellt wird.

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Hinweis der SPL Soziologie:
Alle Studierenden, die einen Lehrveranstaltungsplatz erhalten haben, sind zu beurteilen, sofern sie sich nicht zeitgerecht abgemeldet haben oder unverzüglich nach Wegfall des Hindernisses einen wichtigen Grund für die Nichtdurchführung der Abmeldung glaubhaft machen.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann d* Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden.
Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich zu stellen.
Für eine positive Beurteilung der Lehrveranstaltung ist die positive Absolvierung aller Teilleistungen erforderlich.
Im Zuge der Beurteilung kann eine 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 (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion ("Notenrelevantes Gespräch") der abgegebenen Seminararbeit vorsehen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und entsprechend erfasst.
Dies uns weitere Bestimmungen finden sie im studienrechtlichen Satzungsteil: https://satzung.univie.ac.at/studienrecht/.
Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie während der Anmeldephase (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für die Beurteilung werden vier Übungsaufgaben (Einzelarbeiten, jeweils 25%), die in einem definierten Zeitraum zu bearbeiten sind, herangezogen. ALLE vier Aufgaben müssen fristgerecht erbracht werden (innerhalb des Semesters). Es können nicht alternativ Zusatzleistungen am/nach Ende des Semesters erbracht werden.

Prüfungsstoff

Prüfungsstoff sind alle in der Lehrveranstaltung erarbeiteten multivariaten Analyseverfahren, insbesondere deren praktischen Anwendung mit der Statistiksoftware STATA (oder optional mit R) sowie die inhaltliche Interpretation von Analyseergebnissen.

Literatur

Kohler, U., & Kreuter, F. (2016). Datenanalyse mit Stata: allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
Weiterführende Literatur wird zu Semesterbeginn auf Moodle bereitgestellt.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 28.08.2024 15:06