150117 SE Seminar (Politics, Economy, Law) (M7) (2020W)
Introduction to the Analysis of Chinese Opinion Survey Data
Continuous assessment of course work
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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).
- Registration is open from Tu 01.09.2020 00:00 to Th 24.09.2020 23:59
- Deregistration possible until Fr 23.10.2020 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Die Lehrveranstaltung wird Corona bedingt hybrid synchron unterrichtet, d.h. wöchentlich abwechselnd befindet sich ein Teil der Lerngruppe im Hörsaal, der Rest wird durch ein Video-Konferenztool live zugeschaltet. Jede Woche findet ein Wechsel der Gruppen statt. Die 1. Sitzung findet für alle digital statt. Wir machen darauf aufmerksam, dass Corona bedingt jederzeit die Lehrveranstaltung auf home learning umgestellt werden kann. https://studieren.univie.ac.at/home-learning/
Friday
02.10.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
09.10.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
16.10.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
23.10.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
30.10.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
06.11.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
13.11.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
20.11.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
27.11.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
04.12.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
11.12.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
18.12.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
08.01.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
15.01.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
22.01.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Friday
29.01.
16:45 - 18:15
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Hybride Lehre
Hybride Lehre
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Anwesenheit (inkl. online) 10 %
Beteiligung (inkl. online) 10 %
Übungen (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 25 %
Präsentation Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 20 %
Ausarbeitung Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 35 %
Beteiligung (inkl. online) 10 %
Übungen (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 25 %
Präsentation Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 20 %
Ausarbeitung Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 35 %
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderungen und BeurteilungsmaßstabPunkte Note
100-91 1
90 - 81 2
80 - 66 3
65 - 51 4
50 - 0 5Mindestanforderung für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 51 von 100 Punkten in der Gesamtnote. Jede Teilleistung wird eigenständig bewertet und fließt entsprechend der prozentualen Aufteilung in die Gesamtnote ein. Bindende Abgabefristen für Teilleistungen werden festgelegt und über Moodle kommuniziert. Bei Überschreitungen der Frist gibt es Abzüge von 5 Punkten pro angefangenen Tag für Übungen und Präsentation und 3 Punkten für die Ausarbeitung des Projekts.
Eine Fehlstunde pro Semester ist erlaubt, weitere Fehlstunden führen zu Punktabzügen bei der Anwesenheit. Bei mehr als drei Fehlstunden wird der Kurs negativ bewertet.Die Teilnahme beim 1. Lehrveranstaltungstermin ist verpflichtend! Eine Entschuldigung muss schriftlich per Mail an die LV-Leitung erfolgen. Ansonsten werden sie aus dem Kurs abgemeldet.KommunikationDer Dozent steht für Fragen rund um den Kurs während und nach den Sitzungen zur Verfügung. Zur Vorbereitung der Übungen und Präsentationen können Sie bei Bedarf per E-Mail einen Termin vereinbaren. Alle Kursinformationen werden über die Moodle-Plattform versendet. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Nachrichten empfangen können. Aufgrund von Universitätsbestimmungen dürfen wir studienrelevante Informationen nur noch an die Emailadressen der Universität Wien verschicken.Covid-19Die für diesen Kurs gültigen Maßnahmen im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie werden in der ersten Sitzung kommuniziert. Aktuelle Informationen der Universität finden sie hier: https://www.univie.ac.at/ueber-uns/weitere-informationen/coronavirus/Geistiges Eigentum und PlagiateInformationen zum Zitieren, Plagiaten und der Konsequenzen finden Sie auf den Seiten des Studienpräses unter: https://studienpraeses.univie.ac.at/infos-zum-studienrecht/wissenschaftliche-arbeiten/plagiat/
100-91 1
90 - 81 2
80 - 66 3
65 - 51 4
50 - 0 5Mindestanforderung für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 51 von 100 Punkten in der Gesamtnote. Jede Teilleistung wird eigenständig bewertet und fließt entsprechend der prozentualen Aufteilung in die Gesamtnote ein. Bindende Abgabefristen für Teilleistungen werden festgelegt und über Moodle kommuniziert. Bei Überschreitungen der Frist gibt es Abzüge von 5 Punkten pro angefangenen Tag für Übungen und Präsentation und 3 Punkten für die Ausarbeitung des Projekts.
Eine Fehlstunde pro Semester ist erlaubt, weitere Fehlstunden führen zu Punktabzügen bei der Anwesenheit. Bei mehr als drei Fehlstunden wird der Kurs negativ bewertet.Die Teilnahme beim 1. Lehrveranstaltungstermin ist verpflichtend! Eine Entschuldigung muss schriftlich per Mail an die LV-Leitung erfolgen. Ansonsten werden sie aus dem Kurs abgemeldet.KommunikationDer Dozent steht für Fragen rund um den Kurs während und nach den Sitzungen zur Verfügung. Zur Vorbereitung der Übungen und Präsentationen können Sie bei Bedarf per E-Mail einen Termin vereinbaren. Alle Kursinformationen werden über die Moodle-Plattform versendet. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Nachrichten empfangen können. Aufgrund von Universitätsbestimmungen dürfen wir studienrelevante Informationen nur noch an die Emailadressen der Universität Wien verschicken.Covid-19Die für diesen Kurs gültigen Maßnahmen im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie werden in der ersten Sitzung kommuniziert. Aktuelle Informationen der Universität finden sie hier: https://www.univie.ac.at/ueber-uns/weitere-informationen/coronavirus/Geistiges Eigentum und PlagiateInformationen zum Zitieren, Plagiaten und der Konsequenzen finden Sie auf den Seiten des Studienpräses unter: https://studienpraeses.univie.ac.at/infos-zum-studienrecht/wissenschaftliche-arbeiten/plagiat/
Examination topics
s. oben
Reading list
Babbie, Earl. 2013. The Practice of Social Resarch. Belmont: Cengage Learning.
Bryman, Alan. 2012. Social Research Methods. Oxford ; New York: Oxford University Press.
Field, Andy, Jeremy Miles, and Zoë Field. 2012. Discovering Statistics Using R. 1. publ.. London [u.a.]: SAGE.
Imai, Kosuke. 2017. Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton Oxford: Princeton University Press.
Manion, Melanie. 2010. “A Survey of Survey Research on Chinese Politics: What Have We Learned?” In Contemporary Chinese Politics: New Sources, Methods, and Field Strategies, edited by Allen Carlson, Mary E. Gallagher, Kenneth Lieberthal, and Melanie Manion, 181–99. Cambridge: Cambridge University Press.
Stinerock, Robert. 2018. Statistics with R: A Beginner′s Guide. 1 edition. London ; Thousand Oaks, California: SAGE Publications Ltd.
Wollschläger, Daniel. 2017. Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. 4th ed. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53670-4.
https://cran.r-project.org/
https://rstudio.com/products/rstudio/download/
Bryman, Alan. 2012. Social Research Methods. Oxford ; New York: Oxford University Press.
Field, Andy, Jeremy Miles, and Zoë Field. 2012. Discovering Statistics Using R. 1. publ.. London [u.a.]: SAGE.
Imai, Kosuke. 2017. Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton Oxford: Princeton University Press.
Manion, Melanie. 2010. “A Survey of Survey Research on Chinese Politics: What Have We Learned?” In Contemporary Chinese Politics: New Sources, Methods, and Field Strategies, edited by Allen Carlson, Mary E. Gallagher, Kenneth Lieberthal, and Melanie Manion, 181–99. Cambridge: Cambridge University Press.
Stinerock, Robert. 2018. Statistics with R: A Beginner′s Guide. 1 edition. London ; Thousand Oaks, California: SAGE Publications Ltd.
Wollschläger, Daniel. 2017. Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. 4th ed. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53670-4.
https://cran.r-project.org/
https://rstudio.com/products/rstudio/download/
Association in the course directory
PR 310
Last modified: Fr 12.05.2023 00:17
Dieser Kurs hat das Ziel, interessierten Studierenden die Grundlagen der statistischen Analyse von Umfragedaten im chinesischen Kontext zu vermitteln. Der Kurs wird mit der Software R arbeiten. Es werden keine Vorkenntnisse erwartet. Im ersten Teil werden Grundlagen der quantitativen Datenanalyse sowie Grundkenntnisse zu Umfragedaten (in China) vermittelt. Im zweiten Teil werden der Umgang mit R sowie uni-, bi- und multivariate Analyseverfahren im Unterricht besprochen, geübt und mittels kleinerer Hausübungen vertieft. Im dritten Teil erarbeiten Studierende in Gruppen ein kleines Forschungsprojekt, stellen ihre Ergebnisse vor und arbeiten diese schriftlich aus.Die Lehrveranstaltung wird Corona bedingt hybrid synchron unterrichtet, d.h. wöchentlich abwechselnd befindet sich ein Teil der Lerngruppe im Hörsaal, der Rest wird durch ein Video-Konferenztool live zugeschaltet. Jede Woche findet ein Wechsel der Gruppen statt. Die 1. Sitzung findet für alle digital statt. Wir machen darauf aufmerksam, dass Corona bedingt jederzeit die Lehrveranstaltung auf home learning umgestellt werden kann. https://studieren.univie.ac.at/home-learning/