Universität Wien FIND

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230092 UE Statistics 1 (2021S)

Übung

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

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

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

HINWEIS ZUR ANMELDUNG: wegen eines technischen Problems ist die Anmeldung zu dieser LV ab 2.2.2021 13 Uhr möglich.

Wednesday 03.03. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 10.03. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 17.03. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 24.03. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 14.04. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 21.04. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 28.04. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 05.05. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 19.05. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 26.05. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 09.06. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 16.06. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 23.06. 16:45 - 18:15 Digital
Wednesday 30.06. 16:45 - 18:15 Digital

Information

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
- Lage- und Streuungmaße
- Schiefe- und Konzentrationsmaße
- Grafische Darstellungen
- Kreuztabellen
- 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 online-Prüfung über den Semesterstoff statt.

Grundsätzlich ist die Lehrveranstaltung als digitales Modell 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 Online-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.

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
- Online-Prüfung (in moodle)
- Beliebige Unterlagen sind als Hilfsmittel erlaubt
- Einmalige Verbesserungsmöglichkeit - das bessere Ergebnis wird gewertet

Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die 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 nach Eintreten des Grundes 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 mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

Minimum requirements and assessment criteria

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

1.) Hausübungen
- Präsentation von Beispielen in den Online-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.) Online-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, auch wenn diese als Online-Einheit durchgeführt wird.

Examination topics

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

Reading list

Vorlesungsinhalte aus dem SoSe2021 (VO Statistik 1)
Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik 1 bzw. moodle

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

Association in the course directory

Last modified: We 21.04.2021 11:26