200017 VO Advanced Statistics (2022W)
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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 26.01.2023
- Friday 03.03.2023 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Friday 21.04.2023 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Friday 23.06.2023 09:45 - 11:15 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Friday 29.09.2023
- Thursday 07.12.2023
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 06.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 13.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 20.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 27.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 03.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 10.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 17.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 24.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 01.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 15.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 12.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 19.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 26.01. 08:00 - 09:30 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 (60%): Genügend (4)
ab 21 Punkten (70%): Befriedigend (3)
ab 24 Punkten (80%): Gut (2)
ab 27 Punkten (90%): Sehr gut (1)
ab 18 Punkten (60%): Genügend (4)
ab 21 Punkten (70%): Befriedigend (3)
ab 24 Punkten (80%): Gut (2)
ab 27 Punkten (90%): Sehr gut (1)
Examination topics
Alle Inhalte, die im aktuell durchgeführten Lehrveranstaltungszyklus Gegenstand der Vorlesung sind, sind prüfungsrelevant.Die Unterlagen zu dieser Vorlesung bestehen in den bereitgestellten Folien zur Vorlesung. Die Vorlesung wird online gestreamt und der Stream der Vorlesung wird auch später in Moodle noch zur Verfügung gestellt.
Reading list
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Los Angeles: Sage.
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.
https://jasp-stats.org/
Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer.
https://jasp-stats.org/
Association in the course directory
Last modified: Mo 11.12.2023 15:26
Das Kennenlernen und Verstehen von Grundlagen, Anwendung (SPSS, JASP) und Interpretation gängiger multivariater statistischer Verfahren und Methoden.Inhalt:
- Multiple lineare Regressionsanalyse
- Kovarianzanalyse
- Logistische Regressionsanalyse (generalisierte lineare Modelle)
- Moderations- und Mediationsanalysen
- Multilevel-Modelle
- Hauptkomponentenanalyse (PCA) & exploratorische Faktorenanalyse (EFA)
- Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) & Strukturgleichungsmodelle (SEM)Die Methode der Clusteranalyse sowie die latente Klassenanalyse (LCA) wird ebenso vorgestellt, wenn es sich zeitlich ausgeht.Methode:
Vortag, Beispieldatensätze werden zum selbständigen Nachrechnen bereitgestellt. Zur Vorlesung findet ein begleitendes Onlinetutorium statt.