350084 SLV MA1II - SpecializationCourse Quantitative Research Methods (2010S)
Continuous assessment of course work
Labels
LV-Tag: Dienstag
LV-Zeit: 10.30 - 12.30 Uhr
LV-Ort: im Erdgeschoß des NIG, Kursraum B (des zentralen Informatikdienstes)LV-Beginn: Di, 9. März 2010 (keine Vorbesprechung, LV startet sofort)ACHTUNG: Jede Einheit dauert volle 120 Minuten! Dafür entfallen einzelne Termine während des Semesters!
LV-Zeit: 10.30 - 12.30 Uhr
LV-Ort: im Erdgeschoß des NIG, Kursraum B (des zentralen Informatikdienstes)LV-Beginn: Di, 9. März 2010 (keine Vorbesprechung, LV startet sofort)ACHTUNG: Jede Einheit dauert volle 120 Minuten! Dafür entfallen einzelne Termine während des Semesters!
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).
- Registration is open from Th 11.02.2010 09:00 to Th 18.02.2010 23:59
- Registration is open from Fr 19.02.2010 15:00 to Th 25.02.2010 23:59
- Deregistration possible until Tu 09.03.2010 18:00
Details
max. 40 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Currently no class schedule is known.
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 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 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.
Association in the course directory
MA1II
Last modified: Mo 07.09.2020 15:46
-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