Universität Wien

220087 VU VERME: VU VERQUAN Advanced Quantitative Methods (2025W)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Continuous assessment of course work

Hinweis: Die VO REP muss bis inkl. des 4. Prüfungstermens des gleichen Semesters, positiv absolviert werden.
Moodle

Registration/Deregistration

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Details

Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Bitte beachten Sie, dass die beiden ersten Termine am 16.10. und am 23.10. ONLINE stattfinden. Ein Zoom-Link wird im Moodle zur Verfügung gestellt.

  • Thursday 16.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 23.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 30.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 06.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 13.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 20.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 27.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 04.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 11.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 18.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 08.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 15.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 22.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
  • Thursday 19.02. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG

Information

Aims, contents and method of the course

Die Vorlesung/Übung hat das Ziel, den Studierenden den Umgang mit quantitativen Auswertungsmethoden zu übermitteln und bietet die Möglichkeit das Erlernte durch selbstständiges Üben zu verinnerlichen. Neben einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen der Forschungslogik und Datenanalyse erlernen die Studierenden die Verfahren Varianzanalyse, Regression, Conditional Process Modeling, Faktorenanalyse und Clusteranalyse mit R durchzuführen. Die Vorlesung umfasst praktische Übungen, in denen die Studierenden zuhause das Gelernte selbst mit R anwenden, wobei das Feedback in einer der darauffolgenden Vorlesungen erfolgt.

Assessment and permitted materials

Wöchentliche Hausübungen während des Semesters
Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters

Minimum requirements and assessment criteria

Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur Gesamtnote

Examination topics

Inhalte der Vorlesungen und Übungen wie in Moodle dokumentiert.

Reading list

Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage.
Gehrau, V., Maubach, K., Fujarski, S. (2022). Einfache Datenauswertung mit R: Eine Einführung in uni- und bivariate Statistik sowie Datendarstellung mit RStudio und R Markdown.

Association in the course directory

Last modified: Fr 07.11.2025 09:07