230224 VO Statistics (2022W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie

ON-SITE

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Registration/Deregistration

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Details

max. 30 participants

Language: German

Examination dates

Wednesday 25.01.2023 Tuesday 21.02.2023 Wednesday 26.04.2023

Lecturers

Isabella Hager

Classes (iCal) - next class is marked with N

    
    Wednesday
    05.10.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    12.10.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    19.10.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    09.11.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    16.11.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    23.11.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    30.11.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    07.12.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    14.12.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    11.01.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    18.01.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    
    Wednesday
    25.01.
    09:45 - 11:15
    Hörsaal 16  Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5

Information

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden....
- kennen die Grundlagen deskriptiver und analytischer Statistik und können Berechnungen deskriptiver Statistik anhand von Beispielen selbständig durchführen.
- können die Ergebnisse deskriptiver und analytischer Statistik interpretieren.
- können Fragestellungen formulieren, die mittels quantitativer Verfahren beantwortet werden können.
- können die in einer Fragestellung enthaltenen Begriffe und Messdimensionen für eine quantitative Erhebung operationalisieren.

Operationalisierung, Grundgesamtheit und Stichprobe, Konfidenzintervall
Datenniveaus, Datenmatrix, Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen
Verteilungsformen, Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung
Hypothesentesten mittels Signifikanztests, Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Überblick: Korrelation, Regression, Faktoranalyse, Indexbildung
Manipulationsmöglichkeiten;

Die Lehrveranstaltung ist als Vorlesung konzipiert. Die Lehrinhalte werden vorgetragen und in der Diskussion vertieft.
Die Vorlesung findet in Präsenz statt.
Die Vorträge werden als Audiofiles zur Verfügung gestellt.

Alle Infos zur LV finden Sie hier:
https://homepage.univie.ac.at/isabella.hager/pflegewissenschaft/index.html

Assessment and permitted materials

Der Leistungsnachweis erfolgt durch eine digitale, schriftliche Prüfung am Semesterende (Take-Home-Exam).

Minimum requirements and assessment criteria

Anforderungen an die schriftliche Prüfung am Ende des Semesters:
Punktesystem - Mindestanforderung = 59% der Punkte.

Examination topics

Prüfungsstoff sind die Inhalte der Vorlesung.
Prüfungsfragen siehe: https://homepage.univie.ac.at/isabella.hager/pflegewissenschaft/index.html

Reading list

Isabella Hager: Statistik für Pflegewissenschaft, morawa 2020

Weitere Literaturtipps finden Sie auf der HP zur LV: https://homepage.univie.ac.at/isabella.hager/pflegewissenschaft/index.html

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Last modified: Mo 06.02.2023 08:29