Universität Wien

330175 VU Multivariate Analyses Methods and their applications in Nutritional Sciences (2023S)

Continuous assessment of course work
REMOTE

Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle

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. 60 participants
Language: German

Lecturers

Classes


LV Termine:

Gruppe 1, Gruppe 2 und Gruppe 3:

FR 03.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
DI 07.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
FR 10.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
DI 21.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
FR 17.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
FR 24.03.2023 08:00 bis 12:00 Uhr DIGITAL
DO 30.03.2023 16:00 bis 17:30 Uhr DIGITAL

Gruppe 1:

FR 21.04.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 28.04.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 05.05.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 12.05.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 02.06.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 16.06.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
FR 23.06.2023 08:00 bis 10:30 Uhr DIGITAL
DO 29.06.2023 16:00 bis 17:30 Uhr DIGITAL

Gruppe 2:

FR 21.04.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 28.04.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 05.05.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 12.05.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 02.06.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 16.06.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
FR 23.06.2023 11:00 bis 13:30 Uhr DIGITAL
DO 29.06.2023 16:00 bis 17:30 Uhr DIGITAL

Gruppe 3:

FR 21.04.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 28.04.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 05.05.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 12.05.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 02.06.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 16.06.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
FR 23.06.2023 14:00 bis 16:30 Uhr DIGITAL
DO 29.06.2023 16:00 bis 17:30 Uhr DIGITAL


Information

Aims, contents and method of the course

comprehensive understanding of multivariate methods + terminology: modelling (general linear model incl. repeated measurements, logistic regression), PCA & factor analysis, cluster analysis. Practical exercises with R/R-Studio on the PC
Prerequisites: practical knowledge of R/R Studio is mandatory!
This course is held in 2 parts: 1. lecture 2. practical exercises (online - 3 groups per 18 students). For the practical exercises it is necessary that R and Studio are installed on your personal computer.
Lectures/exercises will all be held digitally.

Assessment and permitted materials

written intermediate exam about lecture contents (90min). Students who have already passed the lecture exam do not need to repeat thist part.
final online exam with R (90min) + delivery of a statistical elaboration on a scientific journal article + participation points in the online practical exercises

You can use all material (paper, electronically) from the lecture, but no web search results or any AI-apps.

Minimum requirements and assessment criteria

45% of the score for the intermediate exam
+ final exam with R (35%) + statistical paper (15%) + activ participation (5%)
grading key (points out of 100): 90+ 1; 77+ 2; 64+ 3; 51+ 4

Examination topics

Contents of the slides and oral lecture + examples from practical exercises

Reading list

lecture slides

Association in the course directory

Last modified: We 01.03.2023 17:49