350084 SE MA1II - SpecializationCourse Quantitative Research Methods (2008S)
Continuous assessment of course work
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LV-Beginn: Mittwoch, 5. März 2008 LV-Tag: Mittwoch LV-Zeit: 14.30-16.30 Uhr LV-Ort: EDV-Saal 2 im ZID im alten AKH, 1090 Wien, Spitalgasse 2, Hof 7, 1. Stock Vorbesprechung: es gibt keine Vorbesprechung, die LV startet sofort Ausnahmen bei den LV-Zeiten: Dienstag, 11. März 2008 (14.30-16.30 Uhr; EDV-Saal 1; anstelle Mittwoch, 12. März 2008) Dienstag, 8. April 2008 (14.30-16.30 Uhr; EDV-Saal1; anstelle Mittwoch 9. April 2008) Mittwoch, 16.April 2008 (13.00-15.00 Uhr; EDV-Saal 2; anstelle 14.30-16.30 Uhr)
Details
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
-es besteht Anwesenheitspflicht
-maximal 3 Fehleinheiten
-TeilnehmerInnen, die die LV abbrechen (nach der zweiten Einheit) oder öfter als erlaubt fehlen, werden negativ benotet
-es gibt zwei Zwischenprüfungen (Termine werden in der LV angekündigt) und mehrere unangekündigte Zetteltests (zählen in Summe als dritte Zwischenprüfung)
-die Gesamtnote setzt sich aus dem Ergebnis der Zwischenprüfungen zusammen
-maximal 3 Fehleinheiten
-TeilnehmerInnen, die die LV abbrechen (nach der zweiten Einheit) oder öfter als erlaubt fehlen, werden negativ benotet
-es gibt zwei Zwischenprüfungen (Termine werden in der LV angekündigt) und mehrere unangekündigte Zetteltests (zählen in Summe als dritte Zwischenprüfung)
-die Gesamtnote setzt sich aus dem Ergebnis der Zwischenprüfungen zusammen
Minimum requirements and assessment criteria
Ziel ist, dass die Studierenden:
-eine empirische Fragestellung entwickeln, sowie die Kompetenzen erwerben, diese auch umzusetzen,
-Chancen und Gefahren im Umgang mit empirisch-statistischen Daten kennen lernen,
-praktische Fragestellungen in empirisch-quantitative Forschungsdesigns umsetzen,
-statistische Verfahren für ausgewählte Fragestellungen korrekt anwenden und interpretieren können,
-die Anwendung des Statistikprogramms SPSS kennen lernen
-eine empirische Fragestellung entwickeln, sowie die Kompetenzen erwerben, diese auch umzusetzen,
-Chancen und Gefahren im Umgang mit empirisch-statistischen Daten kennen lernen,
-praktische Fragestellungen in empirisch-quantitative Forschungsdesigns umsetzen,
-statistische Verfahren für ausgewählte Fragestellungen korrekt anwenden und interpretieren können,
-die Anwendung des Statistikprogramms SPSS kennen lernen
Examination topics
Kompetenzvermittlung:
-Forschungskompetenz (betreffs Planung, Durchführung Auswertung und Interpretation empirischer Untersuchungen)
-Kritikbewusstsein (Kompetenz der kritischen Bewertung von empirischen Forschungsberichten)Didaktische Umsetzung:
-die Inhalte der LV werden durch Vorlesung und praktische Übungen am PC vermittelt
-Forschungskompetenz (betreffs Planung, Durchführung Auswertung und Interpretation empirischer Untersuchungen)
-Kritikbewusstsein (Kompetenz der kritischen Bewertung von empirischen Forschungsberichten)Didaktische Umsetzung:
-die Inhalte der LV werden durch Vorlesung und praktische Übungen am PC vermittelt
Reading list
Field, A. (2005). Discovering Statistics Using SPSS - Second Edition. London: Sage Publications.Zöfel, P. (2002). Statistik verstehen - Ein Begleitbuch zur computergestützten Anwendung. München: Addison-Wesley.
Association in the course directory
MA1II
Last modified: Fr 31.08.2018 08:58
-SPSS-Einführung
-Einführung in die Theorie der Evaluation (nur mittels Folien)
-Einführung in die Theorie der Validität (nur mittels Folien)
-Einführung in die Fragebogengestaltung (nur mittels Folien)
-Einführung in die Signifikanzprüfung
-Erstellung eines Versuchsplanes
-Wiederholung des alten Stoffes am SPSS (Normalverteilung, Korrelationen, lineare Regression, t-Test für unabhängige und für abhängige Stichproben, U-Test, Wilcoxon-Test, Binomialtest)
-multiple Regression
-Faktorenanalyse
-Varianzanalysen für unabhängige Stichproben, ein- und mehrfaktoriell
-Varianzanalysen für abhängige Stichproben
-komplexere Varianzanalysen
-nichtparametrische Tests (Kruskal-Wallis-Test, Friedman-Test)
-Verfahren für Häufigkeitsdaten (Chi-Quadrat-Test, Kontingenztafeln, McNemar-Test)Wissen aus folgenden Bereichen wird vorausgesetzt:
-Deskriptivstatistiken (Mittelwert, Median, Varianz, Quartile und Konfidenzintervalle)
-Skalentypen (Nominalskala, Rangskala, Intervallskala und Rationalskala)
-Verteilungen (Normalverteilung und Chi-Quadrat-Verteilung) Korrelationen (Produkt-Moment-Korrelation und Rangkorrelation)
-lineare Regression
-t-Test für unabhängige und für abhängige Stichproben
-U-Test
-Wilcoxon-Test
-Binomialtest