200017 VO Advanced Statistics (2020W)
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Diese Vorlesung ist nur für Studierende mit Zulassung zum Masterstudium Psychologie!
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
Language: German
Examination dates
- Thursday 21.01.2021 13:15 - 14:45 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Thursday 21.01.2021 15:00 - 16:30 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Wednesday 03.03.2021 08:00 - 09:30 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Wednesday 03.03.2021 09:45 - 11:15 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Thursday 04.03.2021
- Wednesday 28.04.2021 15:00 - 18:15 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Friday 30.04.2021
- Friday 07.05.2021
- Wednesday 16.06.2021 13:15 - 14:45 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Wednesday 16.06.2021 15:00 - 16:30 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Wednesday 16.06.2021 16:45 - 18:15 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Friday 18.06.2021
- Friday 02.07.2021
- Tuesday 14.09.2021
- Thursday 30.09.2021
- Friday 15.10.2021
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Update mit Datum vom 16.04.2021: ab dem 21.04.2021 muss ein negatives Covid-19-Testergebnis für die Teilnahme an Vor-Ort-Prüfungen vorgelegt werden (siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren/). Dies betrifft unseren 3. und 4. Prüfungstermin.
Update mit Datum vom 04.11.2020: Die Vorlesung wird bis auf weiteres auf ein digitales Format umgestellt. Sie wird über Collaborate in Moodle gestreamt & der Stream in Moodle abgespeichert und auch für die spätere Verwendung zugänglich gemacht.Die Vorlesung wird im Hybrid-Format durchgeführt. Im Falle eines Lockdowns wird auf digitale Lehre umgestellt.Der Hörsaal bietet mit ausreichendem Sicherheitsabstand 182 Hörer*innen Platz.Zu den Corona-Regelungen für Vor-Ort-Studieren, siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren-
Thursday
08.10.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
15.10.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
22.10.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
05.11.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
12.11.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
19.11.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
26.11.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
03.12.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
10.12.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
17.12.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
07.01.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
14.01.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
21.01.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß -
Thursday
28.01.
08:00 - 09:30
Hybride Lehre
Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Schriftliche Präsenzprüfung (Multiple-Choice) ohne Hilfsmittel. Zu den Corona-Regelungen zu Präsenzprüfungen, siehe https://studieren.univie.ac.at/lernen-pruefen/vor-ort-studieren
Minimum requirements and assessment criteria
Für eine positive Note müssen 60% von maximal 30 erreichbaren Punkte in der Prüfung erzielt werden.Beurteilungsmaßstab:
ab 18 Punkten: Genügend (4)
ab 21 Punkten: Befriedigend (3)
ab 24 Punkten: Gut (2)
ab 27 Punkten: Sehr gut (1)
ab 18 Punkten: Genügend (4)
ab 21 Punkten: Befriedigend (3)
ab 24 Punkten: Gut (2)
ab 27 Punkten: Sehr gut (1)
Examination topics
Alle Inhalte der Vorlesung. Die Folien zur Vorlesung und der stream der Vorlesung werden in Moodle zur Verfügung gestellt.
Reading list
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Los Angeles: Sage.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Thousand Oaks, CA: Sage.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:19
- Multiple lineare Regression
- Kovarianzanalyse
- Logistische und multinomiale Regression (generalisierte lineare Modelle)
- Moderations- und Mediationsanalysen
- Multilevel-Modelle
- Hauptkomponentenanalyse (PCA) & exploratorische Faktorenanalyse (EFA)
- Clusteranalyse
Ein Ausblick auf konfirmatorische Faktorenanalysen und Strukturgleichungsmodelle (SEM) sowie auf die latente Klassenanalyse (LCA) wird ebenso gegeben.Methode: Vortag, SPSS-Beispiele zum selbständigen Nachrechnen werden bereitgestellt. Im begleitenden Tutorium wird die Anwendung der vorgestellten Methoden noch einmal diskutiert und geübt.