220062 VO METH: VO STADA Statistical Data Analysis (2021S)
Labels
MIXED
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
-
Tuesday
29.06.2021
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hörsaal A UniCampus Zugang Hof 2 2F-EG-32
Hörsaal B UniCampus Hof 2 2C-EG-02
Hörsaal I NIG Erdgeschoß - Monday 05.07.2021 10:00 - 11:00 Digital
- Friday 17.09.2021 09:45 - 11:15 Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
- Friday 17.09.2021 11:30 - 13:00 Digital
- Friday 26.11.2021 11:30 - 13:00 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
- Friday 26.11.2021 16:30 - 18:00 Digital
- Friday 28.01.2022 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 28.01.2022 16:30 - 18:00 Digital
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Die LV ist als Hybride-Lehre geplant!
- Tuesday 09.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 16.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 23.03. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 13.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 20.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 27.04. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 04.05. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
- Tuesday 11.05. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
-
Tuesday
18.05.
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hybride Lehre -
Tuesday
01.06.
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hybride Lehre -
Tuesday
08.06.
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hybride Lehre -
Tuesday
15.06.
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hybride Lehre -
Tuesday
22.06.
11:30 - 13:00
Audimax, alte WU, Augasse 2-6, OG01
Hybride Lehre - Tuesday 29.06. 11:30 - 13:00 Hybride Lehre
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 Prüfung
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