230037 VO Multivariate Methods (2013W)
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Tutorium zur Vorlesung:
DO 31.10.2013 9:00-10:30
DO 21.11.2013 9:00-10:30
DO 05.12.2013 9:00-10:30
DO 09.01.2014 9:00-10:30
DO 16.01.2014 9:00-10:00
Ort: PC-Kursraum Schenkenstraße 8; 1010 Wien (Eingang bei der Fachbereichsbibliothek)Bitte geben Sie beim Betreten beim Bibliothekspersonal an, dass Sie TeilnehmerIn einer Lehrveranstaltung sind. Dann entfällt die Garderobepflicht.
DO 31.10.2013 9:00-10:30
DO 21.11.2013 9:00-10:30
DO 05.12.2013 9:00-10:30
DO 09.01.2014 9:00-10:30
DO 16.01.2014 9:00-10:00
Ort: PC-Kursraum Schenkenstraße 8; 1010 Wien (Eingang bei der Fachbereichsbibliothek)Bitte geben Sie beim Betreten beim Bibliothekspersonal an, dass Sie TeilnehmerIn einer Lehrveranstaltung sind. Dann entfällt die Garderobepflicht.
Details
Language: German
Examination dates
Thursday
30.01.2014
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Friday
21.03.2014
11:30 - 13:00
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Friday
09.05.2014
11:30 - 13:00
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Friday
13.06.2014
11:30 - 13:00
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Thursday
03.10.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
10.10.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
17.10.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
24.10.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
31.10.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
07.11.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
14.11.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
21.11.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
28.11.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
05.12.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
12.12.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
09.01.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
16.01.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Thursday
23.01.
13:15 - 14:45
(ehem. Hörsaal 28 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1)
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Darüber hinaus kann optional zur Verbesserung der Beurteilung eine Hausarbeit angefertigt werden, in der eine thematische Fragestellung mittels passender Daten und statistischer Verfahren untersucht wird. Durch Abgabe dieser Hausarbeit bis zum Termin der Abschlussprüfung kann die Abschlussnote um bis zu zwei Notengrade verbessert werden - eine Verschlechterung ist nicht möglich. Wenn die Hausarbeit die vorgegebenen Kriterien erfüllt, verbessert sich die Abschlussnote (im Vergleich zur MC-Note) um einen Notengrad. Sind alle Kriterien erfüllt, und ist die Arbeit darüber hinaus in allen Punkten besonders gut gelungen, so verbessert sich die Abschlussnote um zwei Notengrade.
Minimum requirements and assessment criteria
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen einen ersten Einblick in die Werkzeugkiste der multivariaten statistischen Analyseverfahren zu bieten und sie in die Lage zu versetzen, in der eigenen Forschungstätigkeit das jeweils richtige, zur gestellten Forschungsfrage passende, Werkzeug zu wählen.
Examination topics
Requirements:
-basic statistical knowledge: successful participation in Statistik I or similar level
-confident use of SPSS or STATA
-interest on subject of VO
-active participation in discussion, reading of basic literature
-basic statistical knowledge: successful participation in Statistik I or similar level
-confident use of SPSS or STATA
-interest on subject of VO
-active participation in discussion, reading of basic literature
Reading list
Backhaus, Klaus (2008): Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer.
Benninghaus, Hans (2005): Deskriptive Statistik. Wiesbaden: VS.
Bühl, Achim (2008): SPSS Einführung in moderne Datenanalyse. München: Pearson.
Diekmann, Andreas (2007): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Kohler, Ulrich / Kreuter, Frauke (2008): Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München/Wien: Oldenbourg.
Kühnel, Steffen/Krebs, Dagmar (2006): Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Schendera, Christian (2009): Clusteranalyse mit SPSS. München/Wien: Oldenbourg.
Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (2008): Methoden der empirischen Sozialforschung, München/Wien: Oldenbourg.
Urban, Dieter / Mayerl, Jochen (2006): Regressionsanalyse. Wiesbaden: VS.
Benninghaus, Hans (2005): Deskriptive Statistik. Wiesbaden: VS.
Bühl, Achim (2008): SPSS Einführung in moderne Datenanalyse. München: Pearson.
Diekmann, Andreas (2007): Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Kohler, Ulrich / Kreuter, Frauke (2008): Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München/Wien: Oldenbourg.
Kühnel, Steffen/Krebs, Dagmar (2006): Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Schendera, Christian (2009): Clusteranalyse mit SPSS. München/Wien: Oldenbourg.
Schnell, Rainer/Hill, Paul B./Esser, Elke (2008): Methoden der empirischen Sozialforschung, München/Wien: Oldenbourg.
Urban, Dieter / Mayerl, Jochen (2006): Regressionsanalyse. Wiesbaden: VS.
Association in the course directory
in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39
Die Vorlesung wird von einem Tutorium begleitet, in dem die vorgestellten Verfahren mittels statistischer Software (SPSS) angewendet werden können. Der Besuch des Tutoriums wird empfohlen. Die Termine werden bekanntgegeben.