Universität Wien FIND

Return to Vienna for the summer semester of 2022. We are planning to hold courses mainly on site to enable the personal exchange between you, your teachers and fellow students. We have labelled digital and mixed courses in u:find accordingly.

Due to COVID-19, there might be changes at short notice (e.g. individual classes in a digital format). Obtain information about the current status on u:find and check your e-mails regularly.

Please read the information on https://studieren.univie.ac.at/en/info.

220053 UE METH: UE QUANTI Quantitative Data Collection (2021W)

Continuous assessment of course work

Summary

1 MIXED Kulichkina , Moodle
2 MIXED Kakavand , Moodle
3 ON-SITE Thomas , Moodle
4 ON-SITE Kaskeleviciute , Moodle
5 MIXED Lebernegg , Moodle
6 ON-SITE Bernhard , Moodle
7 ON-SITE Knupfer , Moodle
8 MIXED Lind , Moodle

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 information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 30 participants
Language: English
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Transitional semester: the course will be taught digitally with the possibility to hold some sessions entirely on-site. Students are expected to attend all sessions, including those which will be held on-site (2.5G rule applies – participants have to be tested (only PCR), vaccinated, or have recovered from a COVID-19 infection; FFP2 face masks must be used during on-site sessions). The first session will take place via Zoom.

Monday 11.10. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 25.10. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 15.11. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 29.11. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 13.12. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 17.01. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Monday 31.01. 15:00 - 16:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG

Aims, contents and method of the course

After successful completion of this course, students will be able to:
• correctly identify studies that use common quantitative methods
• explain how to conduct content analysis, surveys, experiments, secondary data analysis
• interpret methodological procedures and results of quantitative research
• critically evaluate quantitative studies and identify quality research
• apply gained knowledge to design and conduct their own quantitative studies

Assessment and permitted materials

(1) Home Assignment 1 – 25%
(2) Home Assignment 2 – 35%
(3) In-class Exercises – 20%
(4) In-class Discussion – 10%
(5) In-class Group Tasks – 10%

Minimum requirements and assessment criteria

• good or very good command of written and spoken English
• obligatory attendance (students are allowed to miss a maximum of one class)
• both home assignments must be submitted in order to complete the course

A = 1 (Very Good): 87 - 100%
B = 2 (Good): 75 - 86,99%
C = 3 (Satisfactory): 63 - 74,99%
D = 4 (Enough): 50 - 62,99%
F = 5 (Not Enough): 00 - 49,99%

Reading list

Kumar, R. (2011). Research Methodology – a step guide for beginners. Sage Publishing, London.
+ three academic articles (to be announced during the first session)

Group 2

max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Achtung: Sollten mehr Studierende angemeldet sein, als die Raumkapazität zulässt, wird die Veranstaltung digital abgehalten.
Informationen zum Ablauf der Lehrveranstaltung im Wintersemester 2021 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Ergänzend können einzelne Gruppenarbeiten in einem Online-Live-Setting stattfinden.

Thursday 14.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 28.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 11.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 25.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 09.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 13.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 27.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben.
Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!

Assessment and permitted materials

Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.

Minimum requirements and assessment criteria

75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.
Benotung:
60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend

Reading list

Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Group 3

max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

- Nach derzeitigem Stand (11.10.21) kann der Kurs in Präsenz vor Ort stattfinden.
- UPDATE: Ab 22.11. müssen wir wegen Lockdown umsteigen auf digitale Lehre. Zugang ist über Moodle.

Ablauf
Quanti 1 – 12.10. Organisatorisches & Einführung
Quanti 2 – 09.11. Kausalität, Validität, Reliabilität
benotete HÜ1 – voraussichtlich 23.11. 23.59h Deadline 1
Quanti 3 – 23.11. Inhaltsanalyse
Quanti 4 – 07.12. Befragung
Quanti 5 – 11.01. Experiment
Quanti 6 – 25.01. (letzte Anwesenheit) Besprechung HÜ1 & offene Fragen
benotete HÜ2 – voraussichtlich 08.02.22 23.59h Deadline 2 (ggf. auch für Forumsmitarbeit)

Tuesday 12.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 09.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 23.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 07.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 11.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 25.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben. Es wird dringen empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!

Assessment and permitted materials

- Mitarbeit im Forum (40%)
- Fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen (60%)

Minimum requirements and assessment criteria

- Es gilt Anwesenheitspflicht, nur eine Fehleinheit ist möglich.
- Falls der Kurs digital stattfinden muss, gibt es anstelle der Anwesenheit in der Veranstaltung eine wöchentliche Aufgabe. Die fristgerechte Abgabe entspricht der Anwesenheit. Es ist entsprechend eine fehlende Aufgabe möglich.

Benotung: 40% Mitarbeit in UE + 35% Hausübung 2 + 25% Hausübung 1

Im Home-Learning bedeutet Mitarbeit die aktive Beteiligung im Diskussionsforum.

Für eine positive Note müssen beide im Durchschnitt positiv sein (HÜ2 kann für eine nicht bestandene HÜ1 kompensieren). Die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen bleiben im Home-Learning unverändert.

Notenschlüssel:
00,0 – 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut

Examination topics

In der Übung erarbeitete Inhalte eigenständig auf neue Fragestellungen anwenden, für die Erarbeitung der Hausübungen kann ein selbständiges Ergänzen der theoretischen Inhalte durch die dazugehörige Vorlesung und/oder Literatur nötig sein.

Reading list

Brosius, H.-B., A. Haas & F. Koschel (2016). Methoden der empirischen Kommunikationsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 7. überarbeitete Auflage.
Weitere Literatur wird evtl. in der Übung bekannt gegeben.

Group 4

max. 30 participants
Language: English
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

According to the current situation (07.09.2021), the course can take place in presence on-site. The 3G-rule (tested, vaccinated, recovered from COVID-19) applies to the attendance at the course. In case of remote learning, aims and contents of the course remain unchanged.

Wednesday 13.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 27.10. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 10.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 24.11. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 15.12. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Wednesday 19.01. 11:30 - 13:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33

Aims, contents and method of the course

Students will learn about the main methods of quantitative data collection such as content analysis, survey, experiment, and secondary data analysis.

After completing this seminar, students will be familiar with the basic tools to independently develop quantitative research designs and collect data.

It is strongly recommended to attend the corresponding lecture!

Please note that this seminar is taught in English.

Assessment and permitted materials

Participation in classes and two homework assignments.

The grade comprises of:
40% Participation in seminar
60% Two homework assignments (25% for the first home assignment, 35% for the second homework assignment)

For a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.

Minimum requirements and assessment criteria

75% Attendance is required to successfully pass the course.

Grading
87.0 – 100% Excellent
75.0 – 86.9% Good
63.0 – 74.9% Satisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
00.0 – 49.9% Unsatisfactory

Reading list

Will be announced in the course.

Group 5

max. 30 participants
Language: English
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

According to the current situation (11.09.2021), the course can take place in presence on-site. The 3G-rule (tested, vaccinated, recovered from COVID-19) applies to the attendance of the course. In case of remote learning, aims and contents of the course remain unchanged.

Tuesday 12.10. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Tuesday 09.11. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Tuesday 23.11. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Tuesday 07.12. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Tuesday 11.01. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Tuesday 25.01. 11:30 - 13:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG

Aims, contents and method of the course

Students get to know and learn to apply the most common methods of quantitative data collection in Communication Science: content analysis, survey research, experimental designs, secondary data analysis. They learn to evaluate their own and others’ methods in terms of reliability and validity, and how to detect spurious relationships and false causality claims. After completion of the seminar, students are able to develop and implement quantitative designs for data collection, as well as critically evaluate methods in academic papers.

Assessment and permitted materials

Grading:
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classes
To receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
The course will be taught in English. Assignments will be accepted in English and German.
In case SoSe 21 will take place in the form of remote learning, content and aims of the course remain unchanged.

Minimum requirements and assessment criteria

75% Attendance requirement
Grading
00.0 – 49.9% Unsatisfactory
50.0 – 62.9% Sufficient
63.0 – 74.9% Satisfactory
75.0 – 86.9% Good
87.0 - 100% Excellent

Examination topics

- Differentiation between empirical and non-empirical research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research

Reading list

Dan, Viorela. (2017). Empirical and Non-Empirical Methods.

De Leeuw, E. D., Hox, J. J., & Dillman, D. A. (2008). International handbook of survey methodology. Taylor & Francis Group/Lawrence Erlbaum Associates.

Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS, Third Edition.

Macnamara, J. R. (2005). Media content analysis: Its uses, benefits and best practice methodology. Asia-Pacific Public Relations Journal, 6(1), 1.

Riffe, D., Lacy, S. & Fico, F. (2014) Analyzing Media Messages. Mahwah NJ: Erlbaum Publiishers. 3rd edition. Chapter 5: Sampling, pp.96-122.

Van Teijlingen, E. R., & Hundley, V. (2001). The importance of pilot studies.

+ three academic articles (to be announced during the first session)

Group 6

max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Achtung: Sollten mehr Studierende angemeldet sein, als die Raumkapazität zulässt, wird die Veranstaltung digital abgehalten.
Informationen zum Ablauf der Lehrveranstaltung im Wintersemester 2021 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert.

Tuesday 12.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 09.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 23.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben.
Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!

Assessment and permitted materials

Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.

Minimum requirements and assessment criteria

75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.
Benotung:
60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit
2 Hausübungen:
Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend

Reading list

Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Group 7

max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Nach derzeitigem Stand (06.10.21) kann der Kurs in Präsenz vor Ort stattfinden. Für den Besuch der Lehrveranstaltung gilt dann die 2,5G-Regel (getestet, geimpft, genesen). Im Falle von digitaler Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert.
Angemeldete Studierende bekommen zeitnah genauere Informationen.

UPDATE 23.11.: Umstieg bis auf Weiteres auf digitale Lehre, Zugang über Moodle.

Tuesday 12.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Tuesday 09.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Tuesday 23.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Tuesday 07.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Tuesday 11.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß
Tuesday 25.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal II NIG Erdgeschoß

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben.

Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen! Siehe: https://ufind.univie.ac.at/de/course.html?lv=220054&semester=2021W

Nach derzeitigem Stand (6.10.21) findet die Übung in Anwesenheit statt. Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten in der Übung vor Ort und via Moodle zum Einsatz.

Assessment and permitted materials

Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.

Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybrider Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt.

Minimum requirements and assessment criteria

75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.

Benotung: 60 % Hausübungen + 40 % Mitarbeit

2 Hausübungen:

Hausübung 1: 25 %
Hausübung 2: 35 %

Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50 % der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.

Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.

Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend

Reading list

Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Group 8

max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum
Wednesday 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum
Wednesday 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum
Wednesday 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum
Wednesday 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum
Wednesday 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3 2A211 2.OG UZA II Geo-Zentrum

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben.

Es wird dringen empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!
Informationen zum Ablauf der Lehrveranstaltung im WiSe2021 erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig per E-Mail. Nach derzeitigem Stand (11.10.21) kann der Kurs in Präsenz vor Ort stattfinden. Für den Besuch der Lehrveranstaltung gilt dann die 2.5G-Regel. Im Falle von digitaler Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert.

Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Einheiten, die digital stattfinden, werden live (also synchron zeitgleich) mit Zoom abgehalten.

Assessment and permitted materials

Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen.

Im Falle von digitaler Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle gestellt und über Zoom anmoderiert.

Minimum requirements and assessment criteria

75 % Anwesenheitspflicht, d.h. es ist eine Fehleinheit möglich. Die Anwesenheitspflicht gilt bei Vor-Ort-Lehre wie auch bei digitaler Lehre. Im Falle von digitaler Lehre wird die Anwesenheitspflicht über die Teilnahme an den live per Zoom abgehaltenen Einheiten überprüft.

Benotung: 60% Hausübungen, 40% Mitarbeit
2 Hausübungen:
HÜ1: 25%
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.

Im Falle von digitaler Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.

Notenschlüssel:
• 100 - 87,0 % Sehr Gut
• 86,9 - 75,0 % Gut
• 74,9 - 63,0 % Befriedigend
• 62,9 - 50,0 % Genügend
• 49,9 - 00,0 % Nicht Genügend

Reading list

Brosius, H.-B., A. Haas & F. Koschel (2016). Methoden der empirischen Kommunikationsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 7. überarbeitete Auflage.

Weitere Literatur wird in der Übung bekannt gegeben.

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Last modified: Fr 01.04.2022 09:08