Universität Wien

230037 VO Multivariate Methods (2015W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Moodle

Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tutorium zur Vorlesung (Tutor B. Hrobath):
DI 27.10.2015;
DI 10.11.2015;
DI 24.11.2015;
DI 15.12.2015;
DI 12.01.2016;
DI 19.01.2016;
Jeweils 10:30 bis 12:00 im PC-Kursraum Schenkenstraße 8: Eingang bei der Fachbereichsbibliothek - Garderobepflicht.

  • Thursday 08.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 15.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 22.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 29.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 05.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 12.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 19.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 26.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 03.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 10.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 17.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 07.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 14.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Thursday 21.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8

Information

Aims, contents and method of the course

Multivariate statistische Verfahren bilden einen festen Bestandteil des Methodenrepertoires der quantitiativen empirischen Sozialforschung. In dieser Lehrveranstaltung werden den TeilnehmerInnen einige grundlegende Analyseverfahren anwendungsorientiert nähergebracht. Ausgehend von den jeweils möglichen Fragestellungen, die sich mit den unterschiedlichen Verfahren bearbeiten lassen, werden die Voraussetzungen an die Daten, die nötigen Rechenprozeduren, die Anwendung auf sozialwissenschaftliche Daten mittels des Softwarepakets SPSS und die Interpretation der Ergebnisse anhand praktischer Beispiele erläutert.
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.

Assessment and permitted materials

Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Die Prüfung wird in der Unterrichtssprache Deutsch abgehalten. Erlaubte Hilfsmittel bei der Prüfung sind: ein wissenschaftlicher, nicht programmierbarer Taschenrechner (z.B. Typ TI-30) und einen selbst angefertigten handschriftlichen Formelzettel (doppelseitig im A4 Format). Für eine positive Beurteilung muss mindestens die Hälfte der möglichen Punkteanzahl erreicht werden.

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 statistical software (e.g. SPSS or R)
-interest on subject of VO
-active participation in discussion, reading of basic literature

Reading list

Backhaus et al. (2008) Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer
Benninghaus (2005) Deskriptive Statistik. Wiesbaden: VS
Bühl (2008) SPSS Einführung in moderne Datenanalyse. München: Pearson
Diekmann (2007) Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt
Kohler, Kreuter (2008) Datenanalyse mit Stata: Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung. München/Wien: Oldenbourg
Kopp, Lois (2014) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse: Eine Einführung, Wiesbaden: VS
Kühnel, Krebs (2006) Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt
Schendera (2009) Clusteranalyse mit SPSS. München/Wien: Oldenbourg
Schnell, Hill, Esser (2008) Methoden der empirischen Sozialforschung, München/Wien: Oldenbourg
Urban, Mayerl (2006) Regressionsanalyse. Wiesbaden: VS

Association in the course directory

in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren

Last modified: Fr 15.10.2021 00:22