Universität Wien

040091 UE EC: Applied Excercise Quantitative Dataanalysis I (2021S)

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work
MIXED

Anwesenheit in der ersten Einheit erforderlich. Es wird empfohlen, diese Übung und die Vorlesung zu quantitativer Datenanalyse im selben Semester zu besuchen.
Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 50 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Datenstand Jan 2021: Es wird das Ziel verfolgt soweit möglich Präsenzunterricht zu realisieren. Der Aufbau des Seminars sieht gegen Ende vermehrt Übungseinheiten vor, in denen die Studierenden selbstständig an ihren Fragestellungen arbeiten. Um auf mögliche Lockerungen im Hochschulwesen reagieren zu können, sind ab Ende April Computerräume reserviert. Bei anhaltenden Einschränkungen im Kontext von Covid 19 werden Einheiten, die aus heutiger Sicht als hybrid geplant sind, auf digitalen Unterricht umgestellt. Beachten Sie bitte die Ankündigungen der Lehrveranstaltungsleitung bzw. die Updates im Vorlesungsverzeichnis.

  • Wednesday 03.03. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
  • Wednesday 10.03. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
  • Wednesday 17.03. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
  • Wednesday 24.03. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
  • Wednesday 14.04. 16:45 - 19:45 Hybride Lehre
  • Wednesday 28.04. 16:45 - 19:45 Hybride Lehre
  • Wednesday 12.05. 16:45 - 19:45 Hybride Lehre
    PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 26.05. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 09.06. 16:45 - 19:45 Hybride Lehre
    PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 23.06. 16:45 - 19:45 Hybride Lehre
    PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Ergänzend zur VO Quantitative Datenanalyse I steht in dieser Lehrveranstaltung die Anwendung und Vertiefung der erlernten methodischen und statistischen Verfahren im Vordergrund. Im Rahmen kleiner Projekte sollen die Studierenden eigene Forschungsfragen mit Hilfe aktueller Datensätze bearbeiten, wobei die Projekte Forschungsfragen aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen aufgreifen können. Zu Beginn des Kurses werden unterschiedliche sozialwissenschaftliche Datensätze vorgestellt und eine Einführung in die Statistik-Software R gegeben, die für die statistische Datenanalyse verwendet wird.

Durch praktische Einübung sollen die Studierenden den Umgang mit quantitativen Daten und den in der VO Datenanalyse 1 vorgestellten statistischen Analyseverfahren erlernen. Hierzu zählen die Aufbereitung und Bearbeitung von Daten, die Analyse und Interpretation von statistischen Kennzahlen, sowie die Darstellung und Präsentation von Ergebnissen. Ein besonderes Augenmerk des Kurses liegt auf dem Erkennen von Problemen, die sich bei der Analyse quantitativer Daten ergeben können. Studierende sollen nach Abschluss des Kurses in der Lage sein,
- eine quantitative Forschungsfrage selbstständig empirisch zu bearbeiten
- adäquate Methoden und Testverfahren auszuwählen, anzuwenden und deren Ergebnisse zu interpretieren
- reflektiert mit den Analyseverfahren und Ergebnissen quantitativer Forschung umzugehen
- Ergebnisse aufzubereiten und darzustellen

Assessment and permitted materials

Teilleistungen:
- Mitarbeit und Kurzübungen 40%
- Mündliche Präsentation 20%
- Seminararbeit 40%

Bei Erstellung der Seminararbeit sind die Regeln des wissenschaftlichen Arbeitens zu beachten. Die Seminararbeit kann auf Deutsch oder Englisch verfasst werden.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für die positive Beurteilung sind die Anwesenheit in der Lehrveranstaltung (max. 2 Einheiten dürfen versäumt werden), die pünktliche Abgabe von vier Kurzübungen, die Abfassung einer Seminararbeit gemäß den Vorgaben der Lehrveranstaltungsleitung und die gelungene Präsentation der Ergebnisse in Form eines Referats im Rahmen der Lehrveranstaltung.

Mit der Anmeldung für diese Lehrveranstaltung erklären sich die TeilnehmerInnen damit einverstanden, dass etwaige Studienleistungen auf das Vorhandensein von Plagiaten elektronisch überprüft werden.

Examination topics

Reading list

Literatur zu R und dessen Anwendung wird direkt in der LV zur Verfügung gestellt.

Association in the course directory

Last modified: Fr 12.05.2023 00:12