Universität Wien

230203 UE EC: Quantitative Datenanalyse II (2020W)

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

Update 17.12.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende

Update 3.11.2020: bis auf weiteres Umstellung auf digitale Lehre

Update 1.10.2020: erste Einheit digital. Weiteres Vorgehen wird mit den Teilnehmer*innen besprochen.

  • Montag 05.10. 17:15 - 18:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Montag 12.10. 17:15 - 18:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Hybride Lehre
  • Montag 19.10. 17:15 - 18:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Hybride Lehre
  • Montag 09.11. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 16.11. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 23.11. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 30.11. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 07.12. 17:15 - 18:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Hybride Lehre
  • Montag 14.12. 17:15 - 18:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
    Hybride Lehre
  • Montag 11.01. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 18.01. 17:15 - 18:45 Digital
  • Montag 25.01. 17:15 - 18:45 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In dieser Übung werden die Inhalte der Vorlesung „Quantitative Datenanalyse II“ anwendungsorientiert vertieft. Studierende verwenden die Statistik-Software R, um anhand verschiedener 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 Kenntnisse der Statistik (zu Verteilungen, Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests) vorausgesetzt, die z.B. im Grundmodul des ECs Quantitative Methoden (VO Quantitative Datenanalyse I) vermittelt werden. Zum besseren Verständnis wird der Besuch der begleitenden Vorlesung dringend empfohlen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

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

Hinweis der SPL:
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.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

- Regelmäßige Teilnahme (d.h. maximal zweimaliges Fehlen) - unbedingte Anwesenheit in der ersten Einheit.
- Bereitschaft zur Mitarbeit in der Übung
- Zeitgerechte Abgabe von mindestens der Hälfte aller Übungsblätter - Mitarbeit (25%)
- Übungsblätter (75%)

Prüfungsstoff

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: Fr 12.05.2023 00:20