Universität Wien
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230024 UE B5 Statistics in Sociology 1 - Excercise (2024W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Summary

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 information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 14.10. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 21.10. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 28.10. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 04.11. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 11.11. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 18.11. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 25.11. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 02.12. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 09.12. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 16.12. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 13.01. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 20.01. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Monday 27.01. 18:30 - 20:00 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik in der Soziologie 1 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen insbesondere unter Verwendung von SPSS

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Deskriptivstatistik
- Häufigkeitstabellen
- Lage- und Streuungmaße
- Schiefe- und Konzentrationsmaße
- Grafische Darstellungen
- Kreuztabellen (Grundlagen)
- Messung von Assoziation und Korrelation
- Grundlagen der Inferenzstatistik
- Anwendungen der Inhalte in SPSS

Die Anwendung bzw. Berechnung wird anhand von Beispielen demonstriert. Die Inhalte werden als Folien mit Video-Stream bzw. durch Musterbeispiele und Anleitungen zur Verfügung gestellt. In weiterer Folge werden die Inhalte von den Studierenden durch die selbständige Bearbeitung von Hausübungs-Beispielen geübt. Dabei werden die Lösungen kürzerer Beispiele in den Einheiten präsentiert und diskutiert. Alternativ ist die Ausarbeitung von Musterlösungen durch Studierende möglich, die dann nach einer Feedback-Schleife allen Mitstudierenden zur Verfügung gestellt werden. Zusätzlich gibt es umfangreichere Abgabebeispiele mit längeren Bearbeitungsfristen, die online abgegeben werden können. Inhalt der Abgabebeispiele sind hauptsächlich Anwendungen in SPSS.
Am Ende des Semesters findet eine schriftliche Prüfung über den Semesterstoff statt.

Grundsätzlich ist die Lehrveranstaltung mit digitaler Unterstützung über die Lernplattform moodle konzipiert. Die Inhalte werden in digitaler Form zur verfügung gestellt. Studierende erarbeiten sich die Inhalte anhand der Unterlagen und bereiten gegebenenfalls Hausübungen. In den wöchentlichen Einheiten werden die Hausübungen präsentiert und besprochen, sowie mögliche Fragen zu den Inhalten diskutiert.

Fragen/Diskussionen sind auch über ein Studierenden-Forum in moodle jederzeit möglich.

Die Teilnahme an der Lehrveranstaltung erfordert die Verwendung der Statistik-Software SPSS. Studierende können die Software über den zentralen Informatikdienst zu einem vergünstigten Preis beziehen: https://zid.univie.ac.at/software-fuer-studierende/

Assessment and permitted materials

1.) Hausübungsbeispiele:
- Beispiele zur Präsentation und Diskussion in den Einheiten (nach Voranmeldung über moodle)
- Ausarbeitung von Musterlösungen der präsentierten Beispiele für die Mitstudierenden (nach Voranmeldung über moodle)
- Abgabebeispiele (umfangreichere Beispiele mit längeren Bearbeitungsfristen; Bearbeitung ist für alle Studierenden vorgesehen; hauptsächlich mit SPSS zu lösen)
2.) Prüfung am Semesterende
- Schriftliche Prüfung
- Beliebige Unterlagen sind als Hilfsmittel erlaubt
- Einmalige Verbesserungsmöglichkeit: Das bessere Ergebnis wird gewertet.

-----
Hinweis der SPL Soziologie:
Alle Studierenden, die einen Lehrveranstaltungsplatz erhalten haben, sind zu beurteilen, sofern sie sich nicht zeitgerecht abgemeldet haben oder unverzüglich nach Wegfall des Hindernisses einen wichtigen Grund für die Nichtdurchführung der Abmeldung glaubhaft machen.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann d* Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden.
Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich zu stellen.
Für eine positive Beurteilung der Lehrveranstaltung ist die positive Absolvierung aller Teilleistungen erforderlich.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion ("Notenrelevantes Gespräch") der abgegebenen Seminararbeit vorsehen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und entsprechend erfasst.
Dies uns weitere Bestimmungen finden sie im studienrechtlichen Satzungsteil: https://satzung.univie.ac.at/studienrecht/.
Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie während der Anmeldephase (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Minimum requirements and assessment criteria

Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung (insgesamt maximal 120 Punkte):

1.) Hausübungen
- Präsentation von Beispielen in den Einheiten bzw. Erstellung von Musterlösungen (maximal 10 Punkte pro Beispiel)
- Insgesamt 4 Abgabebeispiele (maximal 10 Punkte pro Abgabebeispiel).
Die Punkte aus den wöchentlichen Beispielen und Abgabebeispielen werden addiert, wobei in Summe höchstens 60 Punkte aus den Hausübungen in die Gesamtnote einfließen.

2.) Schriftliche Prüfung (6 Beispiele à maximal 10 Punkte)
- Für die Prüfung sind ein Haupt- und ein Ersatz-/ bzw. Verbesserungstermin vorgesehen. Gewertet wird bei zwei Versuchen das bessere Ergebnis.
Aus dem Prüfungsteil fließen höchstens 60 Punkte in die Gesamtnote ein.

Für die Gesamtbewertung werden die erreichten Punkte aus Hausübungen und Prüfung addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.

Notenschlüssel (auf Basis der Gesamtpunkte):
unter 60 Punkte: Nicht genügend
ab 60 Punkte: Genügend
ab 70 Punkte: Befriedigend
ab 80 Punkte: Gut
ab 90 Punkte: Sehr gut

Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht.
Grundsätzlich besteht in den Einheiten Anwesenheitspflicht. Bei mehr als drei unentschuldigten Fehleinheiten im Semester ist kein positiver Abschluss der Lehrveranstaltung möglich.

Examination topics

- Rechenbeispiele in Anlehnung an die in der Übung behandelten Themen (Inhalte gekoppelt an VO Statistik in der Soziologie 1)
- Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
- Interpretation von vorgegebenen SPSS-Outputs
- Kenntnisse der in der Übung vermittelten Verfahren/Inhalte
- Lösen von Aufgaben mit SPSS

Reading list

Vorlesungsinhalte aus der VO Statistik in der Soziologie 1

Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik in der Soziologie 1
bzw. Moodle

Alle Unterrichtsmaterialien zur Übung werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.

Group 2

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 14.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 21.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 28.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 04.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 11.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 18.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 25.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 02.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 09.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 16.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 13.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 20.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Monday 27.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik 1 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen.
Dabei werden folgende Themen behandelt:

- Grundlagen der Deskriptivstatistik
- Häufigkeitstabellen
- Grafische Darstellungen
- Lage- und Streuungmaße
- Schiefe- und Konzentrationsmaße
- Kreuztabellen
- Messung von Assoziation und Korrelation
- Anwendungen der Inhalte in SPSS

Methode: Die Lehrinhalte werden anhand von Übungsbeispielen währen der LV und im Rahmen der Hausübungen erlernt, die vorwiegend mithilfe von SPSS zu bearbeiten sind. Es werden konkrete und praxisbezogene Beispiele präsentiert, bearbeitet und interpretiert, auch im Rahmen der Hausübung, um ein tiefes/grundlegendes Verständnis für die Methode zu erzielen und ihre Relevanz und Anwendung in der Forschungspraxis zu demonstrieren. Den Studierenden wird die Möglichkeit gegeben, die statistischen Verfahren bzw. Inhalte aus der Vorlesung anhand von für sie interessanten Problemstellungen zu üben.

Assessment and permitted materials

- Bearbeitung von Aufgabenstellungen (Hausübungen)
- Prüfung am Semesterende mit SPSS
Verwendung aller in der LV verwendeten und erarbeiteten Unterlagen ist gestattet.

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Hinweis der SPL Soziologie:
Alle Studierenden, die einen Lehrveranstaltungsplatz erhalten haben, sind zu beurteilen, sofern sie sich nicht zeitgerecht abgemeldet haben oder unverzüglich nach Wegfall des Hindernisses einen wichtigen Grund für die Nichtdurchführung der Abmeldung glaubhaft machen.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann d* Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden.
Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich zu stellen.
Für eine positive Beurteilung der Lehrveranstaltung ist die positive Absolvierung aller Teilleistungen erforderlich.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion ("Notenrelevantes Gespräch") der abgegebenen Seminararbeit vorsehen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und entsprechend erfasst.
Dies uns weitere Bestimmungen finden sie im studienrechtlichen Satzungsteil: https://satzung.univie.ac.at/studienrecht/.
Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie während der Anmeldephase (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Minimum requirements and assessment criteria

Für die Gesamtbewertung werden die erreichten Punkte aus Hausübungen und Prüfung addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig
Beurteilungsmaßstab:
- Aufgabenstellungen (Hausübungen): 40 Punkte
- Abschlussprüfung: 60 Punkte

Die Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-91 Punkte
2 (gut) 90-81 Punkte
3 (befriedigend) 80-71 Punkte
4 (genügend) 70-60 Punkte
5 (nicht genügend) 59-0 Punkte

Anwesenheit:
Es besteht Anwesenheitspflicht in den Einheiten. Zweimal unentschuldigtes Fehlen ist gestattet.

Examination topics

Alle in der Lehrveranstaltung durchgenommenen Inhalte.

Reading list

Vorlesungsinhalte aus der VO Statistik 1 (2024S).
Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik 1 (2024S).
Weitere Materialien werden auf der Lernplattform Moodle zur Verfügung gestellt.

Group 3

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Wednesday 09.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 16.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 23.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 30.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 06.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 13.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 20.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 27.11. 11:30 - 13:00 Seminarraum H10, Rathausstraße 19, Stiege 2, Hochparterre
  • Wednesday 04.12. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 11.12. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 08.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 15.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 22.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Wednesday 29.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Aims, contents and method of the course

Content and methods
This course accompanies the lecture Statistik 1 by Assoz.-Prof. Mag. Caroline Berghammer. The aim is to learn the basics of descriptive statistics by working together on methods and calculations using calculators and SPSS (working with code). The use of the SPSS statistical software is practiced in the course; Students do not need to purchase a license.

The following topics are covered:
- Basics of descriptive statistics
- Frequency tables
- Crosstabulation
- Measures of central tendency and distribution
- Measures of concentration and connection
- Graphics
- Applications of the contents in SPSS

Study objectives
After completing this courseyou should have learned the following skills:
* Explain terms such as variable, population and sample.
* Know variable properties and use them to choose the right analysis methods.
* Calculate and evaluate central statistical parameters manually and with SPSS.
* Create and read frequency tables and crosstabs manually and in SPSS.
* Create graphics with SPSS; read and interpret your own graphics and those created by others; detect misleading graphics.
* Basic use of statistical software SPSS and analysis via syntax.

The course is held in German.
It is recommended that you attend the Statistics 1 exercise before the Statistics 2 exercise.

If you have any questions, please send me an email: gwen.goeltl@univie.ac.at, subject “UE Statistik 1”. If you have any concerns about accessibility and inclusion in the exercise, please contact me by email.

Assessment and permitted materials

In this course up to 100 points can be achieved. To pass 50 points or more have to be achieved.

The points consist of: 20% written submissions; 70% a written midterm and final test; 10% the SPSS code worked on in the units. To successfully complete the exercise, a total of at least 50% of the points must be achieved and sufficient attendance must be met. Not all partial achievements have to be positive.

The midterm and final tests are open book tests; You can use your notes, the literature and lecture notes. Submissions and tests are checked for plagiarism using Turnitin. If there is plagiarism in any part of the course work, an X will be entered instead of a grade for the entire exercise and the exercise must be repeated. Following the tests, an oral interview can be carried out as a plagiarism check/grade-relevant interview.

Minimum requirements and assessment criteria

In this course up to 100 points can be achieved. To pass 50 points or more have to be achieved. The points consist of: 20% written submissions; 70% a written midterm and final test; 10% the SPSS code worked on in the units.

Grading key:
90 to 100 points Very good (1)
80 to 89 points Good (2)
70 to 79 points Satisfactory (3)
50 to 69 points Sufficient (4)
0 to 49 points Insufficient (5)

Attendance in courses with continuous examination is mandatory. You may be absent from up to two units without giving a reason. If you miss more units, please email me as early as possible to discuss the possibility of compensating for the missed course units with a replacement assignements.

Examination topics

The course is assessed using two tests, the SPSS code and 3 tasks. The content of all submissions corresponds to the content of the units and the sections of the compulsory literature specified in the syllabus.

* The tasks (20 points in total) must be submitted in Moodle; you will also find the exact deadlines there.
* The content of the midterm and final test (35 points each) corresponds to the content covered in the exercise units.
* Up to 10 points can be achieved by submitting the commented and executable SPSS code from all units.

Reading list

In preparation for the units, you should read excerpts from Diaz-Bone "Statistik für Soziologen“ (5th edition, 2019). The texts are available for download on Moodle.

Group 4

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Abschlussprüfung im Hörsaal am 25.01.2025 bzw. 29.01.2025

  • Friday 11.10. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 18.10. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 25.10. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 08.11. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 15.11. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 22.11. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 29.11. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 06.12. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 13.12. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 10.01. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 17.01. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Friday 24.01. 13:15 - 14:45 Class Room 2, UniCampus (2H-O1-13)
  • Saturday 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal A UniCampus Zugang Hof 2 2F-EG-32
  • Wednesday 29.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8

Aims, contents and method of the course

Die in der Vorlesung behandelten Inhalte werden anhand von Beispielen angewendet, einerseits über die Vermittlung des LV-Leiters und andererseits durch die selbständige Durchführung. Durch Berechnungen mittels Taschenrechner erhalten die Studierenden zunächst ein grundlegendes Verständnis der Verfahren. Anschließend wird anhand eines echten Datensatzes und mit Hilfe von SPSS auf die in der sozialwissenschaftlichen Forschung auftauchenden Praxisprobleme bei der Anwendung und Interpretation der Verfahren eingegangen. Das Arbeiten mit SPSS wird erlernt (inkl. Syntax) und ist nicht Voraussetzung. Es werden folgende statistische Inhalte behandelt: Häufigkeitsverteilungen, Tabellen, Grafiken, Wahrscheinlichkeiten, deskriptive Statistiken (Lage-, Streuungs-, Verteilungsmaße), Kreuztabellen (Chi-Quadrat), Korrelation.

Assessment and permitted materials

Teilnahme an den Übungen, Hausübungen, schriftlicher Test ("Prüfung"), Mitarbeit (freiwillig).

Beim schriftlichen Abschlusstest dürfen ein Taschenrechner und eine Formelsammlung verwendet werden. Die Rechenwege sind zwingend anzugeben.

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Hinweis der SPL Soziologie:
Alle Studierenden, die einen Lehrveranstaltungsplatz erhalten haben, sind zu beurteilen, sofern sie sich nicht zeitgerecht abgemeldet haben oder unverzüglich nach Wegfall des Hindernisses einen wichtigen Grund für die Nichtdurchführung der Abmeldung glaubhaft machen.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann d* Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden.
Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich zu stellen.
Die positive Beurteilung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung der gesamten Lehrveranstaltung, sofern nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde. Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion ("Notenrelevantes Gespräch") der abgegebenen Seminararbeit vorsehen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und entsprechend erfasst.
Dies uns weitere Bestimmungen finden sie im studienrechtlichen Satzungsteil: https://satzung.univie.ac.at/studienrecht/.
Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie während der Anmeldephase (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für die positive Beurteilung ist die Teilnahme an der Prüfung und das Erzielen von 60 Punkten. Punkte können durch die Prüfung, die Mitarbeit in den Übungseinheiten und die Bearbeitung von Hausübungen erzielt werden.

Insgesamt können Sie 100 Punkte erreichen.
Die Prüfung umfasst 70 Punkte, die Hausübungen 30 Punkte.

Für eine positive Beurteilung müssen sowohl bei den Übungsaufgaben als auch der Prüfung jeweils mindestens 50% der Punkte (also 15 Punkte für Hausübungen, 35 Punkte bei der Prüfung) erbracht werden.

Insgesamt müssen in der Übung 60 Punkte erreicht werden.

Mit aktiver Mitarbeit in den Präsenzterminen können Sie bei mind. 60 Punkten zusätzlich bis zu 5 Bonuspunkte erhalten, um eine bessere Note zu erreichen.

Examination topics

Berechnungen mittels Taschenrechner und Interpretation von SPSS-Auswertungen folgender statistischer Verfahren: Häufigkeitsverteilungen, Interpretation von Tabellen, Grafiken, Wahrscheinlichkeiten, deskriptive Statistiken (Lage-, Streuungs-, Verteilungsmaße), Kreuztabellen (inkl. Chi-Quadrat), Korrelation.

Reading list

K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: Übungen Statistik I & II für SoziologInnen, Wiener Universitätsverlag.

Association in the course directory

Last modified: Th 12.09.2024 13:46