Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

150117 SE Politik, Ökonomie und Recht (M7) (2020W)

Einführung in die Analyse chinesischer Umfragedaten

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 15 - Ostasienwissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die Lehrveranstaltung wird Corona bedingt hybrid synchron unterrichtet, d.h. wöchentlich abwechselnd befindet sich ein Teil der Lerngruppe im Hörsaal, der Rest wird durch ein Video-Konferenztool live zugeschaltet. Jede Woche findet ein Wechsel der Gruppen statt. Die 1. Sitzung findet für alle digital statt. Wir machen darauf aufmerksam, dass Corona bedingt jederzeit die Lehrveranstaltung auf home learning umgestellt werden kann. https://studieren.univie.ac.at/home-learning/

  • Freitag 02.10. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 09.10. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 16.10. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 23.10. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 30.10. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 06.11. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 13.11. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 20.11. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 27.11. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 04.12. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 11.12. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 18.12. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 08.01. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 15.01. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 22.01. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
  • Freitag 29.01. 16:45 - 18:15 Hybride Lehre
    Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Update (3/11/2020): Wegen erneuter Restriktionen ist die Lehre bis auf weiteres auf komplett digital umgestellt.

Es gibt eine beträchtliche Anzahl frei verfügbarer, qualitativ hochwertiger Umfragedatensätze, die in den chinesischen Gesellschaften auf dem Festland, in Hong Kong und auf Taiwan erhoben wurden. Daraus können wertvolle Erkenntnisse über Werte, Einstellungen und Verhaltensweisen sowie deren zeitliche und räumliche Variation gewonnen werden. Mit dieser Evidenz können inhaltlich ergiebige Seminar- und Abschlussarbeiten geschrieben werden. Studierende der Sinologie machen in der Regel jedoch keinen Gebrauch von diesen Ressourcen, weil ihnen dazu das entsprechende methodische Handwerkszeug fehlt.
Dieser Kurs hat das Ziel, interessierten Studierenden die Grundlagen der statistischen Analyse von Umfragedaten im chinesischen Kontext zu vermitteln. Der Kurs wird mit der Software R arbeiten. Es werden keine Vorkenntnisse erwartet. Im ersten Teil werden Grundlagen der quantitativen Datenanalyse sowie Grundkenntnisse zu Umfragedaten (in China) vermittelt. Im zweiten Teil werden der Umgang mit R sowie uni-, bi- und multivariate Analyseverfahren im Unterricht besprochen, geübt und mittels kleinerer Hausübungen vertieft. Im dritten Teil erarbeiten Studierende in Gruppen ein kleines Forschungsprojekt, stellen ihre Ergebnisse vor und arbeiten diese schriftlich aus.

Die Lehrveranstaltung wird Corona bedingt hybrid synchron unterrichtet, d.h. wöchentlich abwechselnd befindet sich ein Teil der Lerngruppe im Hörsaal, der Rest wird durch ein Video-Konferenztool live zugeschaltet. Jede Woche findet ein Wechsel der Gruppen statt. Die 1. Sitzung findet für alle digital statt. Wir machen darauf aufmerksam, dass Corona bedingt jederzeit die Lehrveranstaltung auf home learning umgestellt werden kann. https://studieren.univie.ac.at/home-learning/

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Anwesenheit (inkl. online) 10 %
Beteiligung (inkl. online) 10 %
Übungen (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 25 %
Präsentation Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 20 %
Ausarbeitung Forschungsprojekt (inkl. vollständiger, fristgerechter Abgabe) 35 %

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Punkte Note
100-91 1
90 - 81 2
80 - 66 3
65 - 51 4
50 - 0 5

Mindestanforderung für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 51 von 100 Punkten in der Gesamtnote. Jede Teilleistung wird eigenständig bewertet und fließt entsprechend der prozentualen Aufteilung in die Gesamtnote ein. Bindende Abgabefristen für Teilleistungen werden festgelegt und über Moodle kommuniziert. Bei Überschreitungen der Frist gibt es Abzüge von 5 Punkten pro angefangenen Tag für Übungen und Präsentation und 3 Punkten für die Ausarbeitung des Projekts.
Eine Fehlstunde pro Semester ist erlaubt, weitere Fehlstunden führen zu Punktabzügen bei der Anwesenheit. Bei mehr als drei Fehlstunden wird der Kurs negativ bewertet.

Die Teilnahme beim 1. Lehrveranstaltungstermin ist verpflichtend! Eine Entschuldigung muss schriftlich per Mail an die LV-Leitung erfolgen. Ansonsten werden sie aus dem Kurs abgemeldet.

Kommunikation

Der Dozent steht für Fragen rund um den Kurs während und nach den Sitzungen zur Verfügung. Zur Vorbereitung der Übungen und Präsentationen können Sie bei Bedarf per E-Mail einen Termin vereinbaren. Alle Kursinformationen werden über die Moodle-Plattform versendet. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Nachrichten empfangen können. Aufgrund von Universitätsbestimmungen dürfen wir studienrelevante Informationen nur noch an die Emailadressen der Universität Wien verschicken.

Covid-19

Die für diesen Kurs gültigen Maßnahmen im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie werden in der ersten Sitzung kommuniziert. Aktuelle Informationen der Universität finden sie hier: https://www.univie.ac.at/ueber-uns/weitere-informationen/coronavirus/

Geistiges Eigentum und Plagiate

Informationen zum Zitieren, Plagiaten und der Konsequenzen finden Sie auf den Seiten des Studienpräses unter: https://studienpraeses.univie.ac.at/infos-zum-studienrecht/wissenschaftliche-arbeiten/plagiat/

Prüfungsstoff

s. oben

Literatur

Babbie, Earl. 2013. The Practice of Social Resarch. Belmont: Cengage Learning.
Bryman, Alan. 2012. Social Research Methods. Oxford ; New York: Oxford University Press.
Field, Andy, Jeremy Miles, and Zoë Field. 2012. Discovering Statistics Using R. 1. publ.. London [u.a.]: SAGE.
Imai, Kosuke. 2017. Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton Oxford: Princeton University Press.
Manion, Melanie. 2010. “A Survey of Survey Research on Chinese Politics: What Have We Learned?” In Contemporary Chinese Politics: New Sources, Methods, and Field Strategies, edited by Allen Carlson, Mary E. Gallagher, Kenneth Lieberthal, and Melanie Manion, 181–99. Cambridge: Cambridge University Press.
Stinerock, Robert. 2018. Statistics with R: A Beginner′s Guide. 1 edition. London ; Thousand Oaks, California: SAGE Publications Ltd.
Wollschläger, Daniel. 2017. Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. 4th ed. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53670-4.
https://cran.r-project.org/
https://rstudio.com/products/rstudio/download/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PR 310

Letzte Änderung: Do 14.11.2024 00:13