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

220055 UE METH: UE STADA Statistische Datenanalyse (2019W)

3.00 ECTS (1.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Maares , Moodle
2 Boyer , Moodle
3 Duregger , Moodle
4 Ninova-Solovykh , Moodle
5 Biron , Moodle
6 Stevic , Moodle
7 Stubenvoll , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 16.10. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 30.10. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 13.11. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 27.11. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 11.12. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 15.01. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Mittwoch 29.01. 11:30 - 13:00 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertungen in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen näherzubringen.

Es wird dringen empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!
Siehe: https://ufind.univie.ac.at/de/course.html?lv=220058&semester=2019W

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit, fristgerechte Abgabe von zwei Hausübungen

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Anwesenheitspflicht
Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE

2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
HÜ1 + HÜ2 müssen beide positiv sein

Gruppe 2

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 17.10. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 31.10. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 14.11. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 28.11. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.12. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 16.01. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 30.01. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Students get to know and practice descriptive and inductive methods of statistical data analysis. They learn to prepare, visualize, and analyze data with SPSS and interpret and report the results. Moreover, they learn how to read others’ results and critically examine them. After completion of the seminar, students have a basic knowledge about descriptive and inductive statistics and are able to independently carry out analyses with SPSS, as well as critically evaluate statistical representations and analyses in academic papers.

Please note that this class is in English.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Grading: 60% homework, 40% participation in UE

2 homework assignments:
Homework 1: 25%
Homework 2: 35%

Both homework assignments must be positively evaluated to receive positive grade.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Attendance requirement

The grade comprises of:
40% Participation in seminar
60% Two homework assignments (25% for the first home assignment, 35% for the second homework assignment)

For a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.

Gruppe 3

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 15.10. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 29.10. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 12.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 26.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 10.12. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 07.01. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Dienstag 21.01. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Datenverarbeitung mit SPSS, Statistische Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse,
Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit, fristgerechte Abgabe der beiden Hausübungen, Erreichen der Mindestpunkte in den eigenständig verfassten Hausübungen

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Anwesenheitspflicht, nur eine Fehleinheit im Semester ist möglich;
Benotung: Die zwei Hausübungen fließen als 60%iger Anteil in die Gesamtnote ein, die Mitarbeit in den Unterrichtseinheiten hat einen 40%igen Anteil an der Note.
2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide, selbständig bearbeiteten Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte von insgesamt 60 Punkten die über die Hausübungen maximal erreicht werden können).
Notenschlüssel:
00,0 – 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut

Prüfungsstoff

In der Übung erarbeitete Inhalte eigenständig auf neue Fragestellungen anwenden, für die Erarbeitung der Hausübungen kann ein selbständiges Ergänzen der theoretischen Inhalte durch die dazugehörige Vorlesung und/ oder Literatur nötig sein

Gruppe 4

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 07.10. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 21.10. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 04.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 18.11. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 02.12. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 16.12. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Montag 20.01. 09:45 - 11:15 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen deskriptive und induktive Methoden der statistischen Datenanalyse kennen und anzuwenden. Sie lernen, Daten mit SPSS aufzubereiten, zu visualisieren und zu analysieren sowie die Ergebnisse zu interpretieren und zu berichten. Außerdem lernen sie, die Ergebnisse anderer zu lesen und kritisch zu hinterfragen. Nach Abschluss des Seminars verfügen die Studierenden über Grundkenntnisse in der deskriptiven und induktiven Statistik und sind in der Lage, selbstständig Analysen mit SPSS durchzuführen sowie statistische Darstellungen und Analysen in wissenschaftlichen Arbeiten kritisch zu bewerten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit (Einzel- und Gruppenaufgaben in der Übungseinheit), fristgerechte Abgabe der beiden Hausübungen, Erreichen der Mindestpunkte in den eigenständig verfassten Hausübungen

Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch nach Abgabe der Hausübungen einladen, welches positiv zu absolvieren ist.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Max. 1 Fehleinheit
Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE

2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte).

Notenschlüssel:
00,0 - 49,9% Nicht Genügend
50,0 - 62,9% Genügend
63,0 - 74,9% Befriedigend
75,0 - 86,9% Gut
87,0 - 100% Sehr Gut

Gruppe 5

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 15.10. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 29.10. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 12.11. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 26.11. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 10.12. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 07.01. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 21.01. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Datenverarbeitung mit SPSS, Statistische Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse,
Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit und 2 Hausübungen im Semester

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Anwesenheitspflicht = nur 1 Einheit darf versäumt werden!
Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE
2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%

Für eine positive Note müssen beide Hausübungen abgegeben werden und im Durchschnitt 50% der Gesamtpunkte erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte).

Prüfungsstoff

Anwendung der Inhalte der LV und Übung.

Gruppe 6

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 15.10. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 29.10. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 12.11. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 26.11. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 10.12. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 07.01. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
  • Dienstag 21.01. 13:15 - 14:45 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course aims to explain the basics of statistical analysis in communication science. Students will learn data handling with SPSS, basic data analyses and interpretation of results with practical exercises.

It is strongly recommended to attend the corresponding lecture! https://ufind.univie.ac.at/de/course.html?lv=220058&semester=2019W

Please note that this seminar is taught in English.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Grading: 60% homework, 40% participation in UE

2 homework assignments:
Homework 1: 25%
Homework 2: 35%

Both homework assignments must be positively evaluated to receive positive grade.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Attendance is required

Gruppe 7

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 17.10. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 31.10. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 14.11. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 28.11. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.12. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 16.01. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 30.01. 09:45 - 11:15 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Lehrveranstaltung setzt sich zum Ziel, Grundlagen der statistischen Auswertungen in der Kommunikationswissenschaft zu erklären und mit praktischen Übungen näherzubringen.

Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!
Siehe: https://ufind.univie.ac.at/de/course.html?lv=220058&semester=2019W

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit und Hausübungen

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

75% Anwesenheitspflicht
Benotung: 60 % Hausübungen, 40 % Mitarbeit in UE

2 Hausübungen:
HÜ1: 25 %
HÜ2: 35%
HÜ1 + HÜ2 müssen beide positiv sein

Information

Literatur

Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21