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210113 UE M2: Research Methods for Political Science (2020S)
Continuous assessment of course work
Labels
Eine Anmeldung über u:space innerhalb der Anmeldephase ist erforderlich! Eine nachträgliche Anmeldung ist NICHT möglich.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fern bleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Beachten Sie die Standards guter wissenschaftlicher Praxis.Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fern bleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Beachten Sie die Standards guter wissenschaftlicher Praxis.Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
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 Mo 03.02.2020 08:00 to Mo 17.02.2020 08:00
- Registration is open from Th 20.02.2020 08:00 to We 26.02.2020 08:00
- Deregistration possible until Th 30.04.2020 23:59
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Tuesday
10.03.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
17.03.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
24.03.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
31.03.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
21.04.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
28.04.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
05.05.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
12.05.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
19.05.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
26.05.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
09.06.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
16.06.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
23.06.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Tuesday
30.06.
09:45 - 13:00
Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Anwesenheit (maximal 2 Fehleinheiten (1 Fehleinheit = 2 SWS bzw. 1,5 Stunden)), Diskussion/Mitarbeit zu vorgegebenen Fragen im theoretischen Teil, Hausübungen im praktischen Teil, 2 Seminararbeiten (1 SE-Arbeit für den theoretischen, auf Forschungsdesign ausgerichteten Teil; 1 SE-Arbeit für den praktischen Teil).
Minimum requirements and assessment criteria
- Mitarbeit und Teilnahme an Diskussionen (10%)
- Seminararbeit, die die Entwicklung eines Forschungskonzepts umfasst (40%)
- Hausübungen zu statischen Berechnungen (10%)
- Seminararbeit, die die empirisch statischen Analysen zur Beantwortung der ausgearbeiteten Forschungsfrage umfasst (40%)Um eine positive Note zu erhalten, ist die positive Erbringung aller vorgesehenen Teilleistungen erforderlich.
- Seminararbeit, die die Entwicklung eines Forschungskonzepts umfasst (40%)
- Hausübungen zu statischen Berechnungen (10%)
- Seminararbeit, die die empirisch statischen Analysen zur Beantwortung der ausgearbeiteten Forschungsfrage umfasst (40%)Um eine positive Note zu erhalten, ist die positive Erbringung aller vorgesehenen Teilleistungen erforderlich.
Examination topics
Reading list
Wird in der ersten Einheit bekanngegeben.
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:21
Die LV soll Studierende dazu befähigen, eigenständige Forschungsfragen zu formulieren und ein adäquates Forschungsdesign zu entwickeln, mit dem die entwickelte Forschungsfrage beantwortet werden kann. Weiters sollen sie in der Lage sein, die Qualität von Sekundärdaten zu beurteilen. Darüber sollen die Studierenden lernen, eigenständig lineare und logistische Regressionsmodelle in Stata zu modellieren und zu schätzen.