Universität Wien

230211 UE Applied Statistics (2023S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work
ON-SITE

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. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Die LV beginnt um 08:45 Uhr

Thursday 09.03. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 18.04. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 04.05. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 09.05. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 25.05. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 15.06. 08:00 - 12:45 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden …
- können anhand einer konkreten Fragestellung und anhand vorliegender Daten sinnvolle Auswertungspläne erstellen;
- wissen, welche Rechenoperationen sie für welches Datenniveau einsetzen können und können diese anhand praktischer Beispiele richtig anwenden;
- können mit einem Statistikprogramm (z.B. SPSS) umgehen und anhand von Datensätzen eigene Berechnungen im Rahmen der deskriptiven und analytischen Statistik durchführen;
- können die inhaltliche Relevanz von statistischen Ergebnissen einschätzen und die Ergebnisse inhaltlich interpretieren.
- können die Ergebnisse eines quantitativen Auswertungsprozesses in Form eines Posters präsentieren.
- können die Ergebnisse eines quantitativen Auswertungsprozesses in einem Studienprotokoll zusammenfassen.

Inhalte:
- Entwicklung von einer pflegewissenschaftlich relevanten Fragestellung und dazu passender Auswertungskonzepte
- Datenmanagement und Datenkontrolle
- Sinnvolle Anwendung grafischer und tabellarischer Darstellungsmöglichkeiten
- Faktoranalyse, Reliabilitätsanalyse, Bildung von Indizes
- Gruppenvergleichstest
- Korrelation und Regression

Methode:
Die Lehrveranstaltung ist als Übung konzipiert. Die LV hat prüfungsimmanenten Charakter. Im Rahmen der LV werden statistische Auswertungsverfahren durch gemeinsame Arbeit in pflegewissenschaftlichen Datensätzen geübt.

Es kommt das Konzept des flipped classroom zur Anwendung.
-) Neue Inhalte (Theorie und erste Beispiele) werden den Studierenden durch Video-Inputs der Vortragenden zur Verfügung gestellt. Diese werden vor jeder Präsenzeinheit im Selbststudium bearbeitet - das ist eine Voraussetzung für den Besuch der Präsenzeinheit.
-) In den Präsenzeinheiten wird der Inhalt dann gemeinsam wiederholt und kleine Beispiele gemeinsam bearbeitet. Außerdem sollen Fragen, die sich im Video-Studium ergeben, gemeinsam beantwortet werden. Hauptsächlich werden in den Präsenzeinheiten aber die eigenen Fragestellungen und Auswertungskonzepte der Studierenden mit Unterstützung der LV-Leiterinnen bearbeitet.

Ein begleitendes Skriptum zur Lehrveranstaltung beinhaltet eine Einleitung zu allen notwendigen Auswertungsschritte und Interpretationen.

Assessment and permitted materials

Am Beginn der Lehrveranstaltung findet ein moodle-Quiz zum statistischen Basiswissen statt. Dies dient der Selbstkontrolle der Studierenden hinsichtlich ihres Bedarfs an Wiederholung bisher schon gelernter statistischer Inhalte.

Der Leistungsnachweis setzt sich aus den folgenden summativen Einzelleistungen zusammen:
-) Aktive Mitarbeit in den Übungseinheiten (inkl. Gruppenarbeiten)
-) Entwicklung einer selbst gewählten Fragestellung und kontinuierliche Arbeit an einem statistischen Auswertungsprotokoll
-) Posterpräsentation der Auswertungsergebnisse
-) Schriftliche Abschlussarbeit in Form von eines Studienprotokolls

Minimum requirements and assessment criteria

Die Mindestanforderung ist die Abgabe aller Teilleistungen (Auswertungsprotokoll, Poster, Abschlussarbeit - Studienprotokoll) und die Anwesenheit in mindestens 5 der 6 Übungseinheiten.
Die Beurteilung setzt sich aus den folgenden Teilaspekten zusammen:
45% Erstellung von Fragestellung und Auswertungsprotokoll
25% Präsentation erster Ergebnisse in Form eines Posters
30% schriftliche Abschlussarbeit
Für eine positive Note sind mindestens 60% zu erreichen. Dabei soll jede einzelne Teilleistung positiv abgeschlossen werden.

Examination topics

Eckpunkte zur Erstellung der einzelnen Teilleistungen werden in der LV bzw. im Moodle-Kurs bekannt gegeben.

Reading list

Backhaus Klaus, Erichson Bernd, Weiber Rolf (2018): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 15. Aufl., Berlin.
Field, Andy (2018): Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods Series), North America: Sage Publications.
Hatzinger Reinhold, Nagel; Herbert (2013): Statistik mit SPSS. Fallbeispiele und Methoden. Pearson.
Janssen Jürgen, Laatz Wilfried (2017): Statistische Datenanalyse mit SPSS. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests.- Springer.
Koller Martina M. (2022): Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe. Facultas.
Krämer Walter (2015): So lügt man mit Statistik. Campus Verlag.

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Last modified: Tu 14.02.2023 17:08