Universität Wien

220087 VU VERME: VU VERQUAN Advanced Quantitative Methods (2020W)

Registration/Deregistration

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Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Wednesday 14.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 21.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 28.10. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 04.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 11.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 18.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 25.11. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 02.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 09.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 16.12. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 13.01. 11:30 - 13:00 Digital
  • Wednesday 20.01. 11:30 - 13:00 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

Die Vorlesung/Übung hat das Ziel, Studierende auf empirisch Abschlussarbeiten vorzubereiten. Sie ist dezidiert auf das erfolgreiche Bewältigen einer Abschlussarbeit zugeschnitten und bietet Hilfestellung und Anweisung für Studierende. Neben einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen der Forschungslogik und Datenanalyse erlernen die Studierenden die Verfahren Regression, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und Clusteranalyse, Moderationsanalyse, Mediationsanalyse sowie Conditional Process Modeling mit SPSS. Die Vorlesung umfasst praktische Übungen, in denen die Studierenden zuhause das Gelernte selbst mit SPSS anwenden, wobei das Feedback in der darauffolgenden Vorlesung erfolgt. Die Vorlesung ist so angelegt, dass danach alle empirischen Analysen für eine Magisterarbeit beherrscht werden. Es wird empfohlen, die Vorlesung im Wintersemester zu besuchen, da folgende Veranstaltungen darauf aufbauen.
WICHTIG: Sie können an der Vorlesung teilnehmen und die Prüfung zum Repetitorium parallel absolvieren!

Assessment and permitted materials

schriftliche MC Prüfung sowie 10 online Übungen

Update 6.1.2021:
Aufgrund der momentanen Lage bzgl. Covid-19 wird die VERQUAN Prüfung am 27.1. auf eine digitale Prüfung mit offenen Fragen umgestellt.

Minimum requirements and assessment criteria

positive Beurteilung bei mehr als 50% der Punkteanzahl, mindestens acht von 10 online Übungen müssen erfolgreich abgegeben sein

Examination topics

Inhalte der Vorlesungen und Übungen

Reading list

wird in der ersten Einheit bekannt gegeben

Association in the course directory

Last modified: Fr 12.05.2023 00:20