Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
210015 UE BAK 4 Quantitative Methods of Empirical Social Research (2021W)
(engl.)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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GEMISCHT
Eine Anmeldung über u:space innerhalb der Anmeldephase ist erforderlich! Eine nachträgliche Anmeldung ist NICHT möglich.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fernbleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fernbleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 06.09.2021 08:00 bis Mo 20.09.2021 08:00
- Anmeldung von Mi 22.09.2021 08:00 bis Mi 29.09.2021 08:00
- Abmeldung bis Fr 22.10.2021 23:59
Details
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
-
Mittwoch
06.10.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
13.10.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
20.10.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
27.10.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
03.11.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
10.11.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
17.11.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
24.11.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
01.12.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
15.12.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
12.01.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
19.01.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre -
Mittwoch
26.01.
15:00 - 16:30
Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Hybride Lehre
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The final assessment will be based on the following components:
(1) Participation (10% of final grade) Regular attendance in class (maximum 2 classes can be missed)
(2) Four homework assignments (25% of final grade) based on materials in the course texts. Students are encouraged to form study groups but assignments must be completed individually.
(3) A mid-term exam before Christmas (25% of final grade). The test will concern theoretical questions and/or interpretation of R output. Duration: max 45 minutes.
(4) Final assignment (40% of final grade). At the end of the course, you will be required to write a final paper of 2000-2500 words, focusing mostly on methods with applications in R. Joint work is NOT allowed for the final assignment.
(1) Participation (10% of final grade) Regular attendance in class (maximum 2 classes can be missed)
(2) Four homework assignments (25% of final grade) based on materials in the course texts. Students are encouraged to form study groups but assignments must be completed individually.
(3) A mid-term exam before Christmas (25% of final grade). The test will concern theoretical questions and/or interpretation of R output. Duration: max 45 minutes.
(4) Final assignment (40% of final grade). At the end of the course, you will be required to write a final paper of 2000-2500 words, focusing mostly on methods with applications in R. Joint work is NOT allowed for the final assignment.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
In order to complete the course with a positive grade students have to attempt all seminar parts.
Students are allowed to miss two classes.
The software turnitin will be used to check plagiarism90-100 = 1. Excellent
80-89 = 2. Good
70-79 = 3. Satisfactory
60-69 = 4. Sufficient
< 60 = 5. Fail
Students are allowed to miss two classes.
The software turnitin will be used to check plagiarism90-100 = 1. Excellent
80-89 = 2. Good
70-79 = 3. Satisfactory
60-69 = 4. Sufficient
< 60 = 5. Fail
Prüfungsstoff
The examination will focus on different statistical concepts covered in class and will include basic data analysis using the programming language R. Detailed instructions about the homework assignments and the final assignment will be posted on Moodle in due time.The final paper is due on February 16th 2022
Literatur
The following readings are required - please consider buying:
- Alan Agresti (2018). Statistical methods for the social sciences (5th edition). New Jersey: Pearson Education International
- Alan Agresti (2018). Statistical methods for the social sciences (5th edition). New Jersey: Pearson Education International
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:19
Students will learn the basic “tools” to conduct quantitative data analysis using the programming language R. By the end of the course, students should be able to describe and manipulate a dataset and conduct basic inferential analysis R.
Students who wish to complete the course online are free to do so, but I will strive to create opportunities for in-presence trouble-shooting.