Universität Wien

240069 UE MM1 - Methods of Quantitative Research in Development Studies (2024S)

Continuous assessment of course work
ON-SITE

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Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Die Übung findet in 5 Präsenz- und 2 (bzw. 3) Online-Einheiten zu jeweils 4 LE statt.
In allen (Präsenz-)Einheiten gilt Anwesenheitspflicht, explizit in der ersten Einheit am 07.03!

Thursday 07.03. 16:45 - 20:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Thursday 21.03. 16:45 - 20:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Thursday 18.04. 16:45 - 20:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Thursday 02.05. 16:45 - 20:00 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Thursday 16.05. 16:45 - 20:00 Digital
Thursday 13.06. 16:45 - 20:00 Digital
Thursday 27.06. 16:45 - 20:00 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

1) Grundidee & Lernziele:
Vertiefung statistischer Kenntnisse durch praxisnahe Anwendung mittels Statistikprogramm 'jamovi' (open-source Alternative zu SPSS)
-) Fokus: Anwendung geeigneter statistischer Parameter & Interpretation (enabling!)
-) Basis: Neugierde und Interesse am eigenständigen Umgang mit Statistikprogrammen
-) Aktive Teilnahme, Engagement & Zuverlässigkeit

2) Inhalte:
-) Einführung in Benutzeroberfläche jamovi
-) Auswertungsmöglichkeiten eines Fragebogens
-) Univariate Daten: Analyse deskriptive Statistik
-) Bivariate Daten: Kreuztabelle
-) Metrische Daten: Korrelation und ANOVA/t-test

3) Methodik:
-) Input durch LV-Leiter und eigenständige Bearbeitung von Übungsaufgaben incl. Coaching durch LV- Leiter
-) Fokus auf Verstehen: vertiefende Datenanalyse und Interpretation von statistischen Daten

Assessment and permitted materials

-) Einzelabgaben von Übungsbeispielen - Fokus: fristgerechte Abgaben & eigenständig Lösungswege finden (open book)
-) finale Datenanalyse am Semesterende (open book) anstelle klassischer Prüfung
-) Anwesenheitspflicht (max. 1 Fehltermin)
-) statistische Basiskenntnisse vorteilhaft/erwünscht (nicht zwingend nötig)

Minimum requirements and assessment criteria

Leistungsnachweis & Beurteilungsschema (max. 40 Punkte):
1) 2 Übungsabgaben im laufenden Semester: jeweils 15 Pkt
2) Individuelle (finale) Datenanalyse am Semesterende: 10 Pkt

Positiver Abschluss: ab 60% der Gesamtleistung (mind. 24 Punkte)
Benotung im Detail:
1 (sehr gut): 40 – 36 Punkte
2 (gut) 35,9 – 32 Punkte
3 (befriedigend) 31,9 – 28 Punkte
4 (genügend) 27,9 - 24 Punkte
5 (nicht genügend) weniger als 24 Punkte

Examination topics

Anwendung und Umsetzung geeigneter statistischer Testverfahren zur Lösung und Interpretation von konkreten UE-Beispielen (open book)
Unterlagen und weitere Infos über Moodle

Reading list

Literaturhinweise, Quellen und UE-Dateien werden in der UE bekannt gegeben.

Association in the course directory

MM1

Last modified: We 28.02.2024 16:46