220062 VO METH: VO STADA Statistical Data Analysis (2020S)
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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
09.07.2020
13:00 - 14:00
Hörsaal U10 Schottenbastei 10-16, Juridicum, KG1
Hörsaal U18 Schottenbastei 10-16, Juridicum, KG1
Leseraum LS11 Schottenbastei 10-16, Juridicum, 1.OG
Seminarraum SEM10 Schottenbastei 10-16, Juridicum, 1.OG
Seminarraum SEM20 Schottenbastei 10-16, Juridicum, 2.OG - Monday 07.09.2020 09:30 - 10:30 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Monday 23.11.2020 13:15 - 14:45 Digital
- Monday 25.01.2021 13:15 - 14:45 Digital
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 10.03. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 17.03. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 24.03. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 31.03. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 21.04. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 28.04. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 05.05. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 12.05. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 19.05. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 26.05. 11:30 - 13:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Information
Aims, contents and method of the course
Um systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge in unseren Forschungsgebieten treffen zu können, benötigen wir die Statistik. Statistische Datenanalyse ist dabei nie Selbstzweck, sondern immer Mittel zum Zweck, um eine substantielle Forschungsfrage zu beantworten. Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Zusammenhänge zu verstehen und sie erlernen, erste Analysen mit den Programm SPSS selbst durchzuführen. Die Vorlesung wird durch Übungen begleitet, in denen das Gelernte eingeübt und vertieft wird.
Assessment and permitted materials
schrifliche MC PrüfungUpdate vom 14.10.2020:
Da es derzeit leider unmöglich ist, Präsenz-Prüfungen mit dem gewohnten Prüfungsmodus durchzuführen, wird die Prüfung am 23.11. als Online-Prüfung schriftlich mit offenen Fragen zur angegebenen Zeit durchgeführt. Es wird keine MC-Fragen geben.
Alle (technischen/organisatorischen) Details erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden per Email einige Tage vor
dem Prüfungstermin. Die Prüfung wird auf alle Fälle über Moodle durchgeführt.
Da es derzeit leider unmöglich ist, Präsenz-Prüfungen mit dem gewohnten Prüfungsmodus durchzuführen, wird die Prüfung am 23.11. als Online-Prüfung schriftlich mit offenen Fragen zur angegebenen Zeit durchgeführt. Es wird keine MC-Fragen geben.
Alle (technischen/organisatorischen) Details erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden per Email einige Tage vor
dem Prüfungstermin. Die Prüfung wird auf alle Fälle über Moodle durchgeführt.
Minimum requirements and assessment criteria
regelmäßiger Besuch der Vorlesung, eigenständiges Nacharbeiten relevanter Literatur
richtige Beantwortung von mehr als 50% der gestellten Fragen im MC TestUpdate vom 14.10.2020:
positive Beurteilung bei mehr als 50% der Punkteanzahl
richtige Beantwortung von mehr als 50% der gestellten Fragen im MC TestUpdate vom 14.10.2020:
positive Beurteilung bei mehr als 50% der Punkteanzahl
Examination topics
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Reading list
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:20