230050 VO Multivariate Methods (2023W)
mit begleitendem Tutorium
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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).
Details
Language: German
Examination dates
- Thursday 01.02.2024 13:15 - 14:45 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Thursday 29.02.2024 09:45 - 11:15 Hörsaal C1 UniCampus Hof 2 2G-O1-03
- Friday 12.04.2024 15:00 - 16:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Friday 21.06.2024 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 27.09.2024 09:45 - 11:15 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
- Monday 28.10.2024 11:30 - 13:00 Hörsaal 21 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 8
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Bei den Terminen montags in Seminarraum 5 Kolingasse handelt es sich um das begleitende Tutorium.
- Thursday 05.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 12.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 16.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 19.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 09.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 13.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 16.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 23.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 27.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 11.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 08.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 15.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
- Thursday 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Thursday 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
- Monday 29.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
Information
Aims, contents and method of the course
Diese Vorlesung behandelt multivariate statistische Analyseverfahren. Ziel ist es, den Teilnehmer*innen anwendungsorientiert solide Kenntnisse grundlegender Analyseverfahren (wie lineare & logistische Regressionsanalyse, Mediationsanalyse, Faktoren- und Clusteranalyse) zu vermitteln sowie einen Überblick über eine Auswahl an spezielleren Analyseverfahren und deren Anwendung bzw. Interpretation zu bieten.
Assessment and permitted materials
Die Prüfung beinhaltet eine Kombination aus Rechenbeispielen und Wissensfragen. Details zu den Prüfungsmodalitäten werden auf Moodle zur Verfügung gestellt.Ein 5. und 6. Prüfungstermin werden bei Bedarfsmeldung im September bzw. Oktober 2024 angeboten. Bitte melden Sie sich hierzu bis spätestens 01. September 2024 bzw. 01. Oktober 2024 per E-Mail bei der Studienassistenz.Hinweis der SPL Soziologie:
Eine erschlichene Leistung (Plagiat, Schummeln etc.) wird auf dem Sammelzeugnis als solche ausgewiesen (Eintragung eines X) und zählt als Prüfungsantritt.Je nach Prüfungsmethode, kann im Zuge der Beurteilung die 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.Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.Vierter Prüfungsantritt (kommissionelle Wiederholungsprüfung):
Wenn Sie eine nicht-prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben, ist eine Anmeldung zum vierten Prüfungsantritt, bis spätestens eine Woche vor dem Prüfungstermin, in der StudienServiceStelle Soziologie erforderlich (https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313).Informationen zu digitalen Prüfungen: https://soziologie.univie.ac.at/info/digpruef/
Eine erschlichene Leistung (Plagiat, Schummeln etc.) wird auf dem Sammelzeugnis als solche ausgewiesen (Eintragung eines X) und zählt als Prüfungsantritt.Je nach Prüfungsmethode, kann im Zuge der Beurteilung die 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.Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.Vierter Prüfungsantritt (kommissionelle Wiederholungsprüfung):
Wenn Sie eine nicht-prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben, ist eine Anmeldung zum vierten Prüfungsantritt, bis spätestens eine Woche vor dem Prüfungstermin, in der StudienServiceStelle Soziologie erforderlich (https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313).Informationen zu digitalen Prüfungen: https://soziologie.univie.ac.at/info/digpruef/
Minimum requirements and assessment criteria
Von den bei der Prüfung erreichbaren maximalen Punkteanzahl müssen für ein positives Bestehen der Prüfung mindestens 50% erreicht werden. Die positiven Noten (1 bis 4) werden nach einem entsprechenden Bereichsschema aus der Punkteanzahl ermittelt.Notenschlüssel:
Nicht Genügend: 0 < 50%
Genügend: < 62,50%
Befriedigend: < 75%
Gut: < 87,50%
Sehr Gut: <=100%
Nicht Genügend: 0 < 50%
Genügend: < 62,50%
Befriedigend: < 75%
Gut: < 87,50%
Sehr Gut: <=100%
Examination topics
Inhalte der Vorlesung gemäß Vortrag, Foliensatz und Literatur.
Reading list
Tausendpfund, M., Hrsg. 2020. Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften. Ein Überblick. Wiesbaden: Springer VS.
Best, H. & Wolf, C. (2012) Modellvergleich und Ergebnisinterpretation in Logit- und Probit-Regressionen. KZfSS 64, 377–395.
Windzio, M. (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse: Eine Einführung. Springer Verlag.Mehr Literatur wird zu Semesterbeginn auf Moodle bereitgestellt.
Best, H. & Wolf, C. (2012) Modellvergleich und Ergebnisinterpretation in Logit- und Probit-Regressionen. KZfSS 64, 377–395.
Windzio, M. (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse: Eine Einführung. Springer Verlag.Mehr Literatur wird zu Semesterbeginn auf Moodle bereitgestellt.
Association in the course directory
in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren
Last modified: We 21.08.2024 13:46