Universität Wien

230038 UE Statistics 2 (2023S)

Übung

3.00 ECTS (1.50 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Summary

1 Hrobath , Moodle
2 Paulinger , Moodle
3 Hrobath , Moodle

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. 23 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

UPDATE 5.6.2023: Die Einheit am 5.6.2023 findet nicht statt (Ersatztermin wird bekannt gegeben).

Update 8.3.2023: ein zusätzlicher Termin für eine mögliche Abschlussprüfung wird für 30.06.2023 angesetzt

  • Monday 06.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 20.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 27.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 17.04. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 24.04. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 08.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 15.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 22.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 05.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 12.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 19.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Monday 26.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Friday 30.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik 2 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen.

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Grenzwertsätze
- Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte
- Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle
- Statistische Hypothesentests
- Ein-Stichprobentest für Anteilswerte und Mittelwerte
- Zwei-Stichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte
- Kontingenztabellen (mit statistischen Tests)
- Verteilungstests (Chi-Quadrat-Test)
- Varianzanalyse
- Nichtparametrische Verfahren
- 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 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:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde. 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. 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 (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

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 2)
- Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
- Interpretation von vorgegebenen SPSS-Outputs
- Kenntnisse der in der Übung vermittelten Verfahren/Inhalte

Reading list

Vorlesungsinhalte aus der 230035 VO Statistik 2 (2022W)

Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung 230035 VO Statistik 2 (2022W)
bzw. Moodle

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

Group 2

max. 23 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 06.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 20.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 27.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 17.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 24.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 08.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 15.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 22.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 05.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 12.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 19.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Monday 26.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33

Aims, contents and method of the course

Inhalt der LV ist die Übung und Anwendung der in der Vorlesung (VO Statistik 2, Ass.-Prof. Mag. Dr. Caroline Berghammer) vermittelten Inhalte anhand von entsprechenden Beispielen/Fragestellungen.

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Grenzwertsätze
- Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte
- Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle
- Statistische Hypothesentests
- Ein-Stichprobentest für Anteilswerte und Mittelwerte
- Zwei-Stichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte
- Kontingenztabellen (mit statistischen Tests)
- Verteilungstests (Chi-Quadrat-Test)
- Varianzanalyse
- Nichtparametrische Verfahren
- Anwendungen der Inhalte in SPSS und R

Die Anwendung bzw. Berechnung wird anhand auszuarbeitender Übungsbeispiele demonstriert, die mittels Taschenrechner und/oder Statistiksoftware (SPSS und R) zu bearbeiten sind.

Allgemeiner Hinweis: Für die Lehrveranstaltung ist die Installation der Statistiksoftware SPSS erforderlich, das auf den PCs in den Computerräumen am Institut und in anderen Räumen des zentralen Informatikdienstes zur Verfügung steht oder, für die Verwendung am privaten Computer über den zentralen Informatikdienst von Studierenden vergünstigt bezogen werden kann. Ebenfalls benötigt wird eine Installation der freien Statistiksoftware R und der Bedienungsoberfläche RStudio, die kostenlos über https://cran.r-project.org/ und https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ bezogen werden können.

Ziel ist es, die TeilnehmerInnen bei der Einarbeitung in die zentralen Konzepte der schließenden Statistik (Inferenzstatistik) mit Übungen zu unterstützen und sie mit der Praxis der reproduzierbaren Datenanalyse (reproducible research) mittels Statistiksoftware vertraut zu machen.

(Anm. Sollte aufgrund der Veränderung der äußeren Umständen, v.a. der Pandemiesituation, eine Umstellung auf digitale Lehre erforderlich sein, ist für die Teilnahme an Lehrveranstaltungen in digitaler Form eine - möglichst stabile - Internetverbindung und die technischen Möglichkeiten erforderlich, um an Online-Einheiten partizipieren zu können, z.B. Computer, Mikrofon, ggf. Webcam).

Assessment and permitted materials

1.) Hausübungsbeispiele (wöchentlich)- Vorbereitung und Präsentation von Hausübungsbeispielen - Punkterwerb durch Eintragen der vorbereiteten und selbst präsentierbaren Beispiele auf einer Kreuzerlliste (Punktevergabe nach Anteil der pro Woche gekreuzten Aufgaben)

2.) Schriftliche Prüfungen (Midterm, Endterm) Erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner, Statistiksoftware - Über das vorausgesetzte Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) werden bei der Prüfung zur Verfügung gestellt.

Hinweis der SPL Soziologie:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde. 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. 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 (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

Minimum requirements and assessment criteria

Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung:
- Hausübungen: 40 % der Gesamtpunktezahl
- Schriftliche Prüfungen: 60 % der Gesamtpunktezahl

Gesamtpunktezahl = 0,4 * Punkte Hausübungen + 0,6 * Punkte Schriftl. Prüfungen

Wichtiger Hinweis: Für eine positive Beurteilung ist bei den Hausübungen und bei den Wiederholungen jeweils mindestens die Hälfte der möglichen Punkte zu erreichen, also Punkte Hausübungen > 50% UND Punkte Prüfungen > 50%

Anwesenheit:
Es besteht Anwesenheitspflicht in den Onlineeinheiten - zwei Fehltermine werden toleriert.

Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!

Examination topics

Prüfungsstoff für die beiden schriftlichen Prüfungen sind jeweils die bis zum Prüfungstermin behandelten Inhalte.

Reading list

Vorlesungsinhalte aus der 230035 VO Statistik 2 (2022W)
Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung 230035 VO Statistik 2 (2022W)
Weitere Materialien werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.

Group 3

max. 23 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Wednesday 08.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 22.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 29.03. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 19.04. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 26.04. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 10.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 17.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 24.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 31.05. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 07.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 14.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 21.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Wednesday 28.06. 18:30 - 20:00 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik 2 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen.

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Diskrete und stetige Zufallsvariablen
- Grenzwertsätze
- Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte
- Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle
- Statistische Hypothesentests
- Ein-Stichprobentest für Anteilswerte und Mittelwerte
- Zwei-Stichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte
- Kontingenztabellen (mit statistischen Tests)
- Verteilungstests (Chi-Quadrat-Test)
- Varianzanalyse
- Nichtparametrische Verfahren
- 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 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:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde. 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. 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 (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)

Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen.

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 2)
- Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
- Interpretation von vorgegebenen SPSS-Outputs
- Kenntnisse der in der Übung vermittelten Verfahren/Inhalte

Reading list

Vorlesungsinhalte aus der 230035 VO Statistik 2 (2022W)

Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung 230035 VO Statistik 2 (2022W)
bzw. Moodle

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

Association in the course directory

in 505: BA M2 UE Statistik 2

Last modified: Th 14.11.2024 00:15