Universität Wien

150078 SE Methods in Social Sciences Research: Secondary Data Analysis (2023W)

7.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 15 - Ostasienwissenschaften
Continuous assessment of course work

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. 20 participants
Language: German

Lecturers

Classes

DO 13:00 - 14:30 Uhr, Besprechungszimmer der Japanologie (1. Stock).
BEGINN: 5.10.2023


Information

Aims, contents and method of the course

Zu den Inhalten zählen:
- Datenkontrolle und –bereinigung
- Datentypen / Skalenniveaus
- Umkodierungen, Sortierungen, Aggregationen etc. von Variablen
- Bildung von Indices
- Operationalisierung von Begriffen einer Fragestellung
- Hypothesenbildung und –überprüfung
- Gruppenvergleiche
- Signifikanzen
- Korrelationen
- Darstellung von Ergebnissen mithilfe von Grafiken, Diagrammen und Tabellen
- Interpretation und adäquate Beschreibung von Ergebnissen statistischer Tests

Ziele:
Studierende verfügen über die Grundkenntnisse zur Aufbereitung und Analyse von quantitativen Datensätzen.
Studierende lernen das Software-Paket SPSS kennen und für die Forschung anzuwenden.
Sie können Fragestellungen entwickeln, die sie mit Hilfe statistischer Tests beantworten können.
Sie sind in der Lage, adäquate Tests auszuwählen, Berechnungen selbstständig durchzuführen und die Ergebnisse richtig zu interpretieren.
Sie können die Durchführung der Datenanalyse korrekt darstellen in der wissenschaftlichen Abschlussarbeit.
Methode: Kombination aus Vortrag und Übungen. Hausübungen sind regelmäßig zur Einübung der vermittelten Fähigkeiten zu erstellen.

Assessment and permitted materials

Regelmäßige Teilnahme, zeitgerechte Abgabe der Übungen (Moodle) sind Voraussetzung für die positive Bewertung der Seminararbeit.
Zur Benotung werden neben der Abschlussarbeit die Qualität der Hausübungen, Mitarbeit und das Ergebnis eines Zwischentests (theoretische Grundlagen, Begriffsverständnis und Interpretation von SPSS-Output ) herangezogen.
Bitte beachten Sie die universitätsüblichen Standards zur wissenschaftlichen Ethik:
Mit Ihrer Anmeldung zu der Lehrveranstaltung erklären Sie, alle Leistungen eigenständig zu erbringen und alle Quellen und Hilfsmittel, die Sie benutzen, durch Zitieren/Belegen kenntlich zu machen.
Beachten Sie unbedingt IMMER:
- Alle Textelemente und Bilder, die mittels KI-Tools generiert wurden, sowie deren Veränderung im Prozess der Erstellung einer Arbeit oder notenrelevanten Teilleistung müssen transparent gemacht haben. Verstöße werden wie Plagiate behandelt.
- Das Plagiieren, also die Übernahme fremder Ideen und Formulierungen ohne entsprechende Quellenangaben (= Zitate), verstößt gegen die Grundsätze des wissenschaftlichen Arbeitens. Das gilt auch für Eigenplagiate! Wird ein Plagiat festgestellt, so führt dies automatisch zu einer Nicht-Bewertung der gesamten Lehrveranstaltung; im Sammelzeugnis scheint dann der Vermerk "unerlaubte Hilfsmittel" auf, darüber hinaus kann es auch strafrechtliche Konsequenzen haben. Dies gilt ausnahmslos für alle schriftlichen Abgaben.
Nähere Informationen sind der Webseite des Studienpräses zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis zu entnehmen:
https://studienpraeses.univie.ac.at/infos-zum-studienrecht/wissenschaftliche-arbeiten/plagiat/

Minimum requirements and assessment criteria

1) Anwesenheit und aktive Teilnahme: 10%
2) Zwischentest: 20%
3) Fristgerechte Abgabe aller Übungen: 10%
4) Seminararbeit: 60%
Werden eine oder mehrere dieser nicht im erforderlichen Ausmaß erbracht (d.h. >50%), führt dies zu einer negativen Gesamtbeurteilung der Lehrveranstaltung.

Examination topics

Verfassen einer Arbeit gemäß den formalen Vorgaben einer empirischen Forschungsarbeit
Auswahl geeigneter Datensätze und Variablen
Datenkontrolle und –bereinigung
Umkodierung, Aggregationen etc. von Variablen in SPSS
Bildung von Indices
Operationalisierung von Begriffen einer Fragestellung
Deskriptive Statistik
Hypothesenbildung und –überprüfung
Gruppenvergleiche; Signifikanzen, Korrelationen etc.
Inferenzstatistik
Darstellung von Ergebnissen mithilfe von Grafiken, Diagrammen und Tabellen
Interpretation und adäquate Beschreibung von Ergebnissen statistischer Tests

Reading list

Wird in der LV bekannt gegeben. „Pflichtlektüre“ ist von allen Teilnehmer*innen rechtzeitig zur jeweiligen Einheit zu lesen.

Die UB verfügt über verschiedene Einführungen zum Arbeiten mit SPSS, z.B.
Pallant, Julie (2013).
SPSS survival manual. Maidenhead: McGraw-Hill Education.
Kulas, John , Renata Garcia Prieto Palacios Roji and Adam Smith (2021)
IBM SPSS Essentials: Managing and Analyzing Social Sciences Data. Hoboken: Wiley.


Association in the course directory

MA M2a, M3a, M5

Last modified: Th 14.09.2023 16:47