Universität Wien

230198 UE EC: Quantitative Datenanalyse II (2023W)

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 03.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 10.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 17.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 24.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 31.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 07.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 14.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 21.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 28.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 05.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 12.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 09.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 16.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 23.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 30.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung „VO Quantitative Datenanalyse II“ und die Übung „UE Quantitative Datenanalyse II“ sind eng aufeinander abgestimmt—in der Vorlesung wird ein Überblick gegeben und die theoretische Basis vermittelt, in der Übung werden dann praktische Beispiele gegeben und die in der Vorlesung behandelten Verfahren anhand von Datensätzen angewandt. Es wird daher stark empfohlen, die Vorlesung gemeinsam mit der dazugehörigen Übung im gleichen Semester zu absolvieren.

In dieser Übung werden die Inhalte der Vorlesung „Quantitative Datenanalyse II“ anwendungsorientiert vertieft. Studierende verwenden die Statistik-Software R, um verschiedene Methoden (univariate und multiple Regressionen) für verschiedene Datenklassen anzuwenden. Im Vordergrund stehen hierbei typische Fragestellungen mit denen sich die Sozialwissenschaften auseineinandersetzen.

Der Kurs bietet darüber hinaus eine Einführung in die Statistiksoftware R (R Studio) sowie eine praktische Anwendung der in der Vorlesung erlernten Modelle. Außerdem werden durch Übungsaufgaben die Interpretation der Modelle diskutiert. Inhaltlich werden elementare Kenntnisse der Statistik (zu Verteilungen, Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests) vorausgesetzt, die z.B.
im Grundmodul des ECs Quantitative Methoden (VO Quantitative Datenanalyse I) vermittelt werden. Zu Beginn der Übung werden aber wesentliche Ergebnisse wiederholt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

- Regelmäßige Teilnahme (d.h. maximal zweimaliges Fehlen) - unbedingte Anwesenheit in der ersten Einheit.
- Bereitschaft zur Mitarbeit in der Übung
- Zeitgerechte Abgabe der Übungsblätter

Hinweis der SPL Soziologie:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.

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 ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) der abgegebenen schriftlichen Arbeit vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.

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. 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 (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

- Regelmäßige Teilnahme (d.h. maximal zweimaliges Fehlen) - unbedingte Anwesenheit in der ersten Einheit.
- Bereitschaft zur Mitarbeit in der Übung
- Zeitgerechte Abgabe der Übungsblätter

- Mitarbeit (20%)
- Übungsblätter (80%)

Prüfungsstoff

Die Übungsblätter dienen zum Wiederholen und Vertiefen der in den Einheiten besprochenen Inhalte.

Literatur

Hatzinger, Reinhold, Hornik, Kurt und Herbert Nagel. 2011. R: Einführung durch angewandte Statistik. Hallbergmoos: Pearson.
Wooldridge, Jeffrey M. 2000. Introductory Econometrics: A Modern Approach. 6. Edition. Mason: Thompson/South-Western.
Fahrmeir, Ludwig, Künstler, Rita, Pigeot, Iris und Gerhard Tutz. 2011. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 20.09.2023 09:48