Universität Wien FIND

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Lesen Sie bitte die Informationen auf https://studieren.univie.ac.at/info.

230173 UE Einführung in die Datenanalyse mit R (2021W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT
Fr 03.12. 14:00-15:30 Digital

An/Abmeldung

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

Details

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Achtung, die erste Einheit findet ausschließlich digital statt!

Update 28.10.2021: die für 29.10.2021 geplante Einheit muss leider entfallen.

Update 20.11.2021: wegen Lockdowns Umstellung auf digitale Lehre im Zeitraum 22.11.2021 bis (mindestens) 12.12.2021

Freitag 08.10. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 15.10. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 22.10. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 05.11. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 12.11. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 19.11. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 26.11. 14:00 - 15:30 Digital
Freitag 10.12. 14:00 - 15:30 Digital
Freitag 17.12. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 07.01. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 14.01. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 21.01. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Freitag 28.01. 14:00 - 15:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele: R ist ein kostenloses und frei verfügbares open source Statistikprogramm, das umfangreiche Möglichkeiten der Organisation, Transformation, Auswertung und Visualisierung statistischer Daten ermöglicht. Das Seminar bietet eine Einführung in die Grundlagen und Prinzipien der Programmiersprache R. Die teilnehmenden Studierenden erhalten das Rüstzeug, selbstständig eigene Datenanalysen mit R durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Dabei liegt ein Hauptaugenmerk auf der praktischen Anwendung und Umsetzung sowie in der Aneignung von Problemlösungskompetenz in Form von Hilfe zur Selbsthilfe.

Voraussetzung: Interesse an quantitativen statistischen Methoden der empirischen Sozialforschung. Vorkenntnisse in Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik auf dem Niveau Bachelor Soziologie wird vorausgesetzt (Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik für SoziologInnen). R-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch wird die Bereitschaft zur Einübung der syntaxbasierten befehlsgesteuerten Arbeitsweise erwartet.

Aufbauend auf diesen Kurs wird im Sommersemester das weiterführende Seminar Datenvisualisierung mit R angboten.

Inhalte: In der Übung wird die Programmiersprache R durch Nutzung der grafischen Benutzeroberfläche RStudio von Grund auf erlernt. Nach Einführung in die grundlegenden Elemente von R und RStudio erfolgt eine ausführliche Behandlung der Datenstrukturen (Klassen, Objekte und Datentypen) sowie unterschiedlicher Möglichkeiten ihrer deskriptiven Auswertung. Ziel ist es, selbstständig Daten aufbereiten, manipulieren und analysieren zu können. In der Folge liegt der Fokus auf der Datenaufbereitung, -manipulation und -analyse wobei uni-, bi- und multivariaten Analysemethoden angewandt und erprobt werden. Nach Möglichkeit und Kursfortschritt werden auch speziellere Auswertungsmöglichkeiten und Datenvisualisierungen vorgenommen.

Die Daten und der für die Übungsteile benötigte Code werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die Software R und RStudio ist im PC-Unterrichtsraum bereits installiert, am privaten Computer wenn möglich vor der ersten Einheit selbst zu installieren (zuerst R: https://cran.r-project.org/ und dann RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/).

Methoden: Inputs zu den Themen der Termine, Einübung und Vertiefung im Rahmen von praktischen Übungen in denen aufbauend auf den Inputs empirische Aufgabenstellungen und Probleme in Kleingruppen bzw. individuell zu lösen sind.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Leistungskontrolle basiert auf folgenden Teilleistungen:-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den allgemeinen Teilen der Übungen und der Diskussion-Eigenständige Anwendung und Adaptierung der Codes in den Übungsteilen-Ausarbeitung und Lösung von 9 kurzen Aufgabenstellungen (Abgabe bis zur nächsten Einheit)-AbschlussprojektHinweis der SPL Soziologie:Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde. Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt. Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die 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 nach Eintreten des Grundes zu stellen. 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 mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen. Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mindestanforderungen:
- Anwesenheit und Mitarbeit (maximal 2 Absenzen)
- Abgabe von mindestens 5 der kurzen Aufgabenstellungen
- Abschlussprojekt ist verpflichtend abzugeben

Beurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 25 Punkte
Aufgabenstellungen maximal 45 Punkte (5 Punkte pro Aufgabe)
Abschlussprojekt maximal 30 Punkte

Die Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-89 Punkte
2 (gut) 88-76 Punkte
3 (befriedigend) 75-63 Punkte
4 (genügend) 62-50 Punke
5 (nicht genügend) 49-0 Punkte

Prüfungsstoff

Engagement und Mitarbeit, Lösen der Aufgabenstellungen, Erarbeitung des Abschlussprojektes

Literatur

Venables, W. N., Smith, D. M., & R Core Team. (n.d.). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and GraphicsVersion 4.1.0 (2021-05-18). Retrieved May 7, 2021, from https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf

Wollschläger, D. (2020). Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung (5. Auflage). Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61736-6

Je nach Bedarf wird im Seminar auf Literatur und Online Ressourcen hingewiesen.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Sa 20.11.2021 20:48