Universität Wien

200017 VO Advanced Statistics (2020W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie

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

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

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

Ziele: Das Kennenlernen und Verstehen von Grundlagen, Anwendung (SPSS) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden.

Inhalte:
- 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.

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)

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.

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Last modified: Fr 12.05.2023 00:19