230104 UE Table Analysis and SPSS (2020W)
Continuous assessment of course work
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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 Fr 04.09.2020 13:00 to Mo 21.09.2020 13:00
- Deregistration possible until Tu 20.10.2020 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
ggf. geteilte Gruppen mit jeweils 4 Präsenz-Terminen
max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Update 2.11.2020 (Covid19): die PC-Räume des ZID werden im November geschlossen. Umstellung auf digitale Lehre.
Update 17.11.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis mindestens 20.12.2020
Update 17.12.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende
14.01.2021 und 28.01.2021 Abschlussprüfungstermine (mehrere erforderlich, wegen der Kapazitätsbeschränkung in den Computerräumen)
-
Thursday
01.10.
08:30 - 10:45
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 -
Thursday
15.10.
08:30 - 10:45
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 -
Thursday
29.10.
08:30 - 10:45
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 - Thursday 12.11. 08:30 - 10:45 Digital
- Thursday 26.11. 08:30 - 10:45 Digital
- Thursday 10.12. 08:30 - 10:45 Digital
- Thursday 07.01. 08:30 - 10:45 Digital
- Thursday 14.01. 08:30 - 10:00 Digital
- Thursday 14.01. 10:15 - 11:45 Digital
- Thursday 28.01. 08:30 - 10:00 Digital
Aims, contents and method of the course
Ziel: Ergänzend zur deskriptiven und Inferenzstatistik der Statistik Übungen I & II ist das Ziel dieser Lehrveranstaltung Fertigkeiten zu erwerben, um praktische Tools zur Bearbeitung von Daten im SPSS einzusetzen sowie unterschiedliche Arten von Tabellen im SPSS zu erstellen und zu interpretieren.Inhalt: Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, etc.), Recodieren und Berechnen von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mobilitätstabellen.Methode: Anhand von Bildschirmvideos, in denen die Inhalte von der LV-Leitung vermittelt werden, erlernen die Teilnehmer*innen die Inhalte asynchron im Selbststudium. Um das Erlernte an Beispielen anzuwenden, werden den Teilnehmer*innen Aufgaben gestellt, die zu vorgegebenen Terminen während dem Semester abzugeben sind. Die Präsenzeinheiten können in Gruppen von maximal 10 Personen für Verständnisfragen und zur Vertiefung der Inhalte sowie für die eigenständige Durchführung der Aufgaben mit Unterstützung in Anspruch genommen werden.
Assessment and permitted materials
Teil 1: Bearbeitung von Aufgabenstellungen (max. 30 Punkte)
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte)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.
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte)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
Mindestanforderungen für die positive Beurteilung sind die Teilnahme an der Prüfung und das Erzielen von insgesamt mindestens 60 Punkten.Beurteilt wird nach einem Punktesystem. Insgesamt können maximal 100 Punkte erreichen werden. Durch die Prüfung können 70 Punkte und durch die Bearbeitung der Aufgabenstellungen 30 Punkte erzielt werden.
Examination topics
Bearbeitung von Aufgabenstellungen im SPSS und kurze Interpretationen: Grundlagen des Datenmanagements, Recodieren und Berechnen von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, einfache und geschachtelte Kontingenztabellen, Mobilitätstabellen
Reading list
Skriptum:
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: Tabellenanalyse und SPSS, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: Tabellenanalyse und SPSS, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
Group 3
max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Update 10.12.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende
Update 17.11.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis mindestens 20.12.2020
Update 2.11.2020: Schließung der PC Räume durch den ZID. Die Einheit am 25.11.2020 muss digital stattfinden.
Update 2.10.2020: die Einheiten am 07.10.2020 und 13.01.2021 werden in digitaler Form angeboten.
- Wednesday 07.10. 11:30 - 13:00 Digital
-
Wednesday
14.10.
11:30 - 13:00
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 -
Wednesday
21.10.
11:30 - 13:00
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 - Wednesday 28.10. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 04.11. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 25.11. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 02.12. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 09.12. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 16.12. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 13.01. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 20.01. 11:30 - 13:00 Digital
- Wednesday 27.01. 11:30 - 13:00 Digital
Aims, contents and method of the course
In der Lehrveranstaltung wird vertiefend und ergänzend zur UE Statistik die praxisbezogene Anwendung und Berechnung statistischer Verfahren mittels dem Programm SPSS geübt. Die Inhalte werden anhand von Beispielen einerseits über die Vermittlung der LV-Leiterin und andererseits durch die selbständige Bearbeitung von Aufgabenstellungen anhand mehrerer echter Datensätze geübt:
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mobilitätstabellen.Die Durchführung der LV erfolgt in einer Kombination aus Präsenzterminen in kleinen Untergruppen, Videokonferenzterminen und Videos mit Inputs durch die LV-Leitung.
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mobilitätstabellen.Die Durchführung der LV erfolgt in einer Kombination aus Präsenzterminen in kleinen Untergruppen, Videokonferenzterminen und Videos mit Inputs durch die LV-Leitung.
Assessment and permitted materials
Teil 1: Bearbeitung von Aufgabenstellungen, die bis zur folgenden Einheit abzugeben sind (max. 30 Punkte),
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte) – voraussichtlich als schriftliche online PrüfungHinweis 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.
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte) – voraussichtlich als schriftliche online PrüfungHinweis 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
Beurteilt wird nach einem Punktesystem. Insgesamt können Sie maximal 100 Punkte erreichen.Mindestanforderung für die positive Beurteilung ist die Teilnahme an der Prüfung und das Erzielen von insgesamt mindestens 60 Punkten. Punkte können durch die Prüfung (70 Punkte) und die Bearbeitung von Aufgabenstellungen (30 Punkte) erzielt werden.
Examination topics
Bearbeitung von Aufgabenstellungen im SPSS und kurze Interpretationen: Grundlagen des Datenmanagements, Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, einfache und geschachtelte Kontingenztabellen, Mobilitätstabellen
Reading list
Skriptum:
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: SPSS/Tabellenanalyse, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: SPSS/Tabellenanalyse, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
Group 4
max. 30 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Update 17.12.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis zum Semesterende
Update 17.11.2020 (Covid 19): Umstellung auf digitale Lehre bis mindestens 20.12.2020
Update 2.11.2020: Schließung der PC-Räume im November. Die Einheit am 25.11.2020 muss auf digitale Lehre umgestellt werden.
Update 2.10.2020: einige Einheiten werden in digitaler Form angeboten. Bitte beachten Sie die Angaben bei den einzelnen Terminen und die Mitteilungen der Lehrenden
- Wednesday 07.10. 09:45 - 11:15 Digital
-
Wednesday
14.10.
09:45 - 11:15
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 -
Wednesday
21.10.
09:45 - 11:15
Hybride Lehre
PC-Raum 2 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25 - Wednesday 28.10. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 04.11. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 25.11. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 02.12. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 09.12. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 16.12. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 13.01. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 20.01. 09:45 - 11:15 Digital
- Wednesday 27.01. 09:45 - 11:15 Digital
Aims, contents and method of the course
In der Lehrveranstaltung wird vertiefend und ergänzend zur UE Statistik die praxisbezogene Anwendung und Berechnung statistischer Verfahren mittels dem Programm SPSS geübt. Die Inhalte werden anhand von Beispielen einerseits über die Vermittlung der LV-Leiterin und andererseits durch die selbständige Bearbeitung von Aufgabenstellungen anhand mehrerer echter Datensätze geübt:
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mobilitätstabellen.Die Durchführung der LV erfolgt in einer Kombination aus Präsenzterminen in kleinen Untergruppen, Videokonferenzterminen und Videos mit Inputs durch die LV-Leitung.
Grundlagen des Datenmanagements im Statistikprogramm SPSS (Definition von Variablen, Erstellung einer SPSS-Datenmatrix, etc.), Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, Erstellung und Interpretation von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen, Analyse von Mobilitätstabellen.Die Durchführung der LV erfolgt in einer Kombination aus Präsenzterminen in kleinen Untergruppen, Videokonferenzterminen und Videos mit Inputs durch die LV-Leitung.
Assessment and permitted materials
Teil 1: Bearbeitung von Aufgabenstellungen, die bis zur folgenden Einheit abzugeben sind (max. 30 Punkte),
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte) – voraussichtlich als schriftliche online PrüfungHinweis 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.
Teil 2: Prüfung am Semesterende mit SPSS (max. 70 Punkte) – voraussichtlich als schriftliche online PrüfungHinweis 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
Beurteilt wird nach einem Punktesystem. Insgesamt können Sie maximal 100 Punkte erreichen.Mindestanforderung für die positive Beurteilung ist die Teilnahme an der Prüfung und das Erzielen von insgesamt mindestens 60 Punkten. Punkte können durch die Prüfung (70 Punkte) und die Bearbeitung von Aufgabenstellungen (30 Punkte) erzielt werden.
Examination topics
Bearbeitung von Aufgabenstellungen im SPSS und kurze Interpretationen: Grundlagen des Datenmanagements, Recodieren von Variablen, Indexbildung, Anwendung der SPSS-Syntax, Erstellung von grafischen Darstellungen, Analyse von Subgruppen, einfache und geschachtelte Kontingenztabellen, Mobilitätstabellen
Reading list
Skriptum:
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: SPSS/Tabellenanalyse, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
K. Burtscher, M. Hartel, M. Koller, R. Raml: SPSS/Tabellenanalyse, Wiener Universitätsverlag.Koller Martina M.: Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe.- Facultas: Wien, 2018.
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in 505: BA M2 UE Tabellenanalyse und SPSS
Last modified: Th 20.02.2025 00:16