220087 VU VERME: VU VERQUAN Advanced Quantitative Methods (2022W)
Continuous assessment of course work
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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).
- Registration is open from Mo 19.09.2022 09:00 to Fr 30.09.2022 23:59
- Deregistration possible until Fr 30.09.2022 23:59
Details
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Thursday
06.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
13.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
20.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
27.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
03.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
10.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
17.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
24.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
01.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
15.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
12.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
19.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Thursday
26.01.
13:15 - 14:45
Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
Wednesday
15.02.
13:15 - 14:45
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Aims, contents and method of the course
Die Vorlesung/Übung übermittelt den Studierenden quantitative Auswertungsmethoden. Bereits bestehendes quantitative Methodenwissen der Studierenden wird vertieft und durch selbstständiges Üben werden erlernte Inhalte auch auf praktische Weise verinnerlicht. 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 Studierenden sind nach Abschluss dieser Vorlesung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Auswertungen für zukünftige empirische Forschungsarbeiten durchzuführen.
Assessment and permitted materials
Leistungskontrolle erfolgt mittels Hausübungen während des Semesters und einer Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters.
Minimum requirements and assessment criteria
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur GesamtnoteBeurteilungsmaßstab:Sehr Gut (1): 87 - 100%
Gut (2): 75 - 86,99%
Befriedigend (3): 63 - 74,99%
Genügend (4): 50 - 62,99%
Nicht Genügend (5): < 50%
- Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur GesamtnoteBeurteilungsmaßstab:Sehr Gut (1): 87 - 100%
Gut (2): 75 - 86,99%
Befriedigend (3): 63 - 74,99%
Genügend (4): 50 - 62,99%
Nicht Genügend (5): < 50%
Examination topics
Inhalte der Vorlesungen und Hausübungen
Reading list
Literatur wird ggf. zu Semesterbeginn bekannt gegeben.
Association in the course directory
Last modified: We 30.11.2022 13:29