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230103 UE KU Table Analysis and SPSS (2016S)
Continuous assessment of course work
Labels
Summary
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 is open from We 03.02.2016 11:00 to Mo 22.02.2016 10:00
- Registration is open from Th 25.02.2016 10:00 to Mo 29.02.2016 15:00
- Deregistration possible until Su 20.03.2016 10:00
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Nachprüfung: FR 07.10.2016 08.00-10.00 Class Room 3
- Tuesday 15.03. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 12.04. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 26.04. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 10.05. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 31.05. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 14.06. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 28.06. 09:00 - 10:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Friday 07.10. 08:00 - 10:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Aims, contents and method of the course
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, Zusammenhängen von Datenfiles, Import/Export von Daten, Datenkontrolle etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Signifikanztests und ihre Interpretation bei Kreuztabellen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mehrfachantwortentabellen, Erstellung von Tabellenbänden.
Group 2
max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Nachprüfung: FR 07.10.2016 08.00-10.00 Class Room 3
- Tuesday 08.03. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 05.04. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 19.04. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 03.05. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 24.05. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 07.06. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 21.06. 08:00 - 10:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
- Tuesday 28.06. 10:00 - 11:00 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Aims, contents and method of the course
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, Zusammenhängen von Datenfiles, Import/Export von Daten, Datenkontrolle etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Signifikanztests und ihre Interpretation bei Kreuztabellen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mehrfachantwortentabellen, Erstellung von Tabellenbänden.
Information
Assessment and permitted materials
Jede Teilleistung wird eigenständig bewertet;
Teilleistungen: Mitarbeit, Hausübungen, schriftliche Abschlussprüfung
Die schriftliche Abschlussprüfung fließt zu 70% in die Beurteilung der Lehrveranstaltung ein, die Hausübungen und Mitarbeit zu 30%
Teilleistungen: Mitarbeit, Hausübungen, schriftliche Abschlussprüfung
Die schriftliche Abschlussprüfung fließt zu 70% in die Beurteilung der Lehrveranstaltung ein, die Hausübungen und Mitarbeit zu 30%
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderungen:
Anwesenheit bei mindestens vier Terminen. Anwendung von statistischen Verfahren mittels SPSS.Beurteilungsmaßstab:
Beurteilt wird nach einem Punktesystem. Sie können insgesamt 60 Punkte erreichen. Die schriftliche Abschlussprüfung umfasst 40 Punkte, Hausübungen und Mitarbeit je 20 Punkte. Für einen positiven Abschluss benötigen Sie mindestens 31 Punkte.
Anwesenheit bei mindestens vier Terminen. Anwendung von statistischen Verfahren mittels SPSS.Beurteilungsmaßstab:
Beurteilt wird nach einem Punktesystem. Sie können insgesamt 60 Punkte erreichen. Die schriftliche Abschlussprüfung umfasst 40 Punkte, Hausübungen und Mitarbeit je 20 Punkte. Für einen positiven Abschluss benötigen Sie mindestens 31 Punkte.
Examination topics
Praktische Übungen am PC anhand eines eigenen Datensatzes und von exemplarischen Datensätzen (Sekundäranalysen)
Reading list
Unterlagen zur Lehrveranstaltung werden vom LV-Leiter zur Verfügung gestellt.
Ergänzende Literatur:
-Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. 3rd Edition. Sage Publications.
-Hatzinger, R. & Nagel, H. (2009). SPSS Statistics. Statistische Methoden und Fallbeispiele. Pearson Studium.
Janssen, J. & Laatz, W. (2009). Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. 6., neu bear-beitete und erweiterte Auflage. Berlin [u.a.] : Springer.
Ergänzende Literatur:
-Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. 3rd Edition. Sage Publications.
-Hatzinger, R. & Nagel, H. (2009). SPSS Statistics. Statistische Methoden und Fallbeispiele. Pearson Studium.
Janssen, J. & Laatz, W. (2009). Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. 6., neu bear-beitete und erweiterte Auflage. Berlin [u.a.] : Springer.
Association in the course directory
in 505: BA M2 Tabellenanalyse und SPSS
Last modified: Sa 26.09.2020 00:32