Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
220055 UE METH: UE QUANTI Quantitative Datenerhebungsmethoden (2025S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 24.02.2025 09:00 bis Mi 26.02.2025 18:00
- Abmeldung bis Mi 26.02.2025 18:00
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Montag 17.03. 08:00 - 09:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 31.03. 08:00 - 09:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 28.04. 08:00 - 09:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 12.05. 08:00 - 09:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Montag 26.05. 08:00 - 09:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
In dieser Lehrveranstaltung erlernen und üben Sie die Grundlagen quantitativer Datenerhebung (z.B. Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment). Nach dem positiven Abschluss der Übung sind Sie mit den Grundwerkzeugen vertraut und können selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen erarbeiten, um damit Daten zu erheben.Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen sowie UE QUANTI und UE STADA bei dem_derselben Lehrenden zu absolvieren!Informationen zum konkreten Ablauf dieser Lehrveranstaltung erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig via E-Mail/Moodle. Derzeit ist geplant, die Lehrveranstaltung vor Ort abzuhalten; im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Näheres wird in der ersten Einheit besprochen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
40% Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu Themen der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre)
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre (= maximal eine Fehleinheit). Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte werden im Anschluss eigenständig auf neue Fragestellungen angewendet. Für die Hausübungen kann es nötig sein, die vermittelten Inhalte eigenständig durch die Vorlesung(sunterlagen) und/oder zusätzliche Literatur zu ergänzen.Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird in der LV bekannt gegeben.
Gruppe 2
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 18.03. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 01.04. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 29.04. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 13.05. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 27.05. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 10.06. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
- Dienstag 24.06. 10:00 - 11:30 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Students will gain knowledge and competencies to apply the most common and used methods of quantitative data collection in communication science, including: content analysis; survey research; experimental designs; secondary data analysis. Students will also learn how to evaluate their work and others’ for reliability and validity, and how to detect spurious relationships and false causality claims.The course is designed as continuous assessment using a mixture of in-person lectures and in-class exercises, in addition to two homework assignments, for assessment.After completion of the seminar, students will be able to correctly identify studies that use common quantitative methods; explain how to conduct content analysis, surveys, experiments, secondary data analysis; interpret methodological procedures and results of quantitative research; critically evaluate quantitative studies and identify quality research; and apply their gained knowledge.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Please note that the course will be taught in English, and assignments will only be accepted in English.
1. Homework Assignments 1 & 2 – 60%
2. Participation in In-class Exercises and Discussions – 40%
1. Homework Assignments 1 & 2 – 60%
2. Participation in In-class Exercises and Discussions – 40%
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
• Good, or very good command of written and spoken English to follow the course;
• 75% obligatory attendance in-person; only one absence is allowed, maximum;
• The two homework assignments must be submitted in order to complete the course, and must be done individually.Grading:
• 0 - 49,9 % - Unsatisfactisfactory (5)
• 50 - 62.9 % - Sufficient (4)
• 63 - 74.9 % - Satisfactory (3)
• 75 - 86,9 % - Good (2)
• 87 - 100 % - Excellent (1)
• 75% obligatory attendance in-person; only one absence is allowed, maximum;
• The two homework assignments must be submitted in order to complete the course, and must be done individually.Grading:
• 0 - 49,9 % - Unsatisfactisfactory (5)
• 50 - 62.9 % - Sufficient (4)
• 63 - 74.9 % - Satisfactory (3)
• 75 - 86,9 % - Good (2)
• 87 - 100 % - Excellent (1)
Prüfungsstoff
1. Differentiation between empirical and non-empirical research;
2. Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables;
3. Validity and reliability;
4. Correlation and causality;
5. Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research.
2. Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables;
3. Validity and reliability;
4. Correlation and causality;
5. Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research.
Literatur
Readings will be announced in the course.
Gruppe 3
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 18.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 01.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 29.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 13.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 27.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 10.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 24.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Students will learn about the main methods of quantitative data collection such as content analysis, survey, and experiment. After completing this seminar, students will be familiar with the basic tools to independently develop quantitative research designs and collect data.Please note that this seminar is taught in English.It is strongly recommended to attend the corresponding lecture!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Grading:
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% attendance is compulsoryGrading
00.0 - 49.9% Unsatisfactory
50.0 - 62.9% Sufficient
63.0 - 74.9% Satisfactory
75.0 - 86.9% Good
87.0 - 100% Excellent
00.0 - 49.9% Unsatisfactory
50.0 - 62.9% Sufficient
63.0 - 74.9% Satisfactory
75.0 - 86.9% Good
87.0 - 100% Excellent
Prüfungsstoff
- Differentiation between empirical and non-empirical research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
Literatur
Will be announced in the course.
Gruppe 4
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Montag 17.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 31.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 28.04. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 12.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 26.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 16.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 30.06. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Studierende erlernen und üben die wichtigsten Forschungsmethoden quantitativer Datenerhebung wie Inhaltsanalyse, Befragung und Experiment. Nach Abschluss dieser Übung sind Studierende mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständige quantitative Forschungsdesigns zu entwickeln und Daten zu erheben.
Es wird dringend empfohlen, die zugehörige Vorlesung zu besuchen! Außerdem wird empfohlen, die UE QUANTI und STADA bei der gleichen Lehrperson zu absolvieren.
Es wird dringend empfohlen, die zugehörige Vorlesung zu besuchen! Außerdem wird empfohlen, die UE QUANTI und STADA bei der gleichen Lehrperson zu absolvieren.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
60% Hausübungen (25% erste Übung, 35% zweite Übung)
40% Mitarbeit
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.
Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
40% Mitarbeit
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.
Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Anwesenheitspflicht (d.h. max. eine Fehleinheit)100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
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.
Die relevanten Themen beinhalten:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Die relevanten Themen beinhalten:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.
Gruppe 6
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Mittwoch 26.03. 15:00 - 18:00 Seminarraum 6, Kolingasse 14-16, EG00
- Mittwoch 02.04. 15:00 - 18:00 Seminarraum 6, Kolingasse 14-16, EG00
- Mittwoch 09.04. 15:00 - 18:00 Seminarraum 6, Kolingasse 14-16, EG00
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
In der Lehrveranstaltung werden quantitative Forschungsmethoden der Datenerhebung vorgestellt und mittels praktischer Übungen vertieft. Nach Abschluss dieser Übung sind Studierende mit den Grundzügen der quantitativen Forschung vertraut und können selbstständig quantitative Forschungsfragen zu erarbeiten, die Untersuchung planen und Daten erheben.
Der Besuch und die aktive Teilnahme an der dazugehörigen Vorlesung wird dringend empfohlen.
Der Besuch und die aktive Teilnahme an der dazugehörigen Vorlesung wird dringend empfohlen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
1. Hausaufgabe: 25 %,
2. Hausaufgabe: 35 %
Mitarbeit bei den Einzel- und Gruppenübungen: 40 %Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.
2. Hausaufgabe: 35 %
Mitarbeit bei den Einzel- und Gruppenübungen: 40 %Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Anwesenheitspflicht (d.h. max. eine Fehleinheit)Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
- Unterscheidung zwischen empirischer und nicht-empirischer Forschung
- Operationalisierung und Messung unabhängiger und abhängiger, manifester und latenter Variablen
- Gültigkeit und Zuverlässigkeit
- Korrelation und Kausalität
- Grundlegendes Verständnis für experimentelle Forschung, Inhaltsanalysen und Befragung
- Operationalisierung und Messung unabhängiger und abhängiger, manifester und latenter Variablen
- Gültigkeit und Zuverlässigkeit
- Korrelation und Kausalität
- Grundlegendes Verständnis für experimentelle Forschung, Inhaltsanalysen und Befragung
Literatur
Brosius, H.-B., A. Haas & F. Koschel (2016). Methoden der empirischen Kommunikationsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 7. überarbeitete Auflage.Weitere Literatur wird in der Übung bekannt gegeben.
Gruppe 7
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 04.03. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
- Dienstag 18.03. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
- Dienstag 01.04. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
- Dienstag 29.04. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
- Dienstag 13.05. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
- Dienstag 27.05. 13:00 - 14:30 PC-Seminarraum 2, Kolingasse 14-16, OG01
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
In dieser Lehrveranstaltung erlernen und üben Sie die Grundlagen quantitativer Datenerhebung (z.B. Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment). Nach dem positiven Abschluss der Übung sind Sie mit den Grundwerkzeugen vertraut und können selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen erarbeiten, um damit Daten zu erheben.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen sowie UE QUANTI und UE STADA bei dem_derselben Lehrenden zu absolvieren!
Informationen zum konkreten Ablauf dieser Lehrveranstaltung erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig via E-Mail/Moodle. Derzeit ist geplant, die Lehrveranstaltung vor Ort abzuhalten; im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Näheres wird in der ersten Einheit besprochen.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen sowie UE QUANTI und UE STADA bei dem_derselben Lehrenden zu absolvieren!
Informationen zum konkreten Ablauf dieser Lehrveranstaltung erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig via E-Mail/Moodle. Derzeit ist geplant, die Lehrveranstaltung vor Ort abzuhalten; im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Näheres wird in der ersten Einheit besprochen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
40% Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu Themen der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre)
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)Um eine positive Note zu erhalten, müssen beide Hausaufgaben eingereicht werden und ein Durchschnitt von 50% der Gesamtpunkte erreicht werdenEinsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)Um eine positive Note zu erhalten, müssen beide Hausaufgaben eingereicht werden und ein Durchschnitt von 50% der Gesamtpunkte erreicht werdenEinsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre (= maximal eine Fehleinheit). Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte werden im Anschluss eigenständig auf neue Fragestellungen angewendet. Für die Hausübungen kann es nötig sein, die vermittelten Inhalte eigenständig durch die Vorlesung(sunterlagen) und/oder zusätzliche Literatur zu ergänzen.
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird in der LV bekannt gegeben.
Gruppe 8
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 11.03. 09:45 - 12:45 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 18.03. 09:45 - 12:45 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 08.04. 09:45 - 12:45 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Students get to know and learn to apply the most common methods of quantitative data collection in Communication Science: content analysis, survey research, experimental designs, secondary data analysis. They learn to evaluate their own and others’ methods in terms of reliability and validity, and how to detect spurious relationships and false causality claims. After completion of the seminar, students are able to develop and implement quantitative designs for data collection, as well as critically evaluate methods in academic papers.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Grading:
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Attendance requirementGrading00.0 - 49.9% Unsatisfactory50.0 - 62.9% Sufficient63.0 - 74.9% Satisfactory75.0 - 86.9% Good87.0 - 100% Excellent
Prüfungsstoff
- Differentiation between empirical and non-empirical research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
Gruppe 9
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Samstag 22.03. 09:15 - 12:15 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Samstag 29.03. 09:15 - 12:15 Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG
- Samstag 17.05. 09:15 - 12:15 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Studierende erlernen und üben die wichtigsten Forschungsmethoden quantitativer Datenerhebung wie Inhaltsanalyse, Befragung und Experiment. Nach Abschluss dieser Übung sind Studierende mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Forschungsdesigns zu entwickeln und Daten zu erheben.Es wird dringend empfohlen, die zugehörige Vorlesung zu besuchen! Außerdem wird empfohlen, die UE QUANTI und STADA bei der gleichen Lehrperson zu absolvieren.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- 60% Hausübungen (25% erste Übung, 35% zweite Übung)
- 40% Mitarbeit
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
- 40% Mitarbeit
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % AnwesenheitspflichtNotenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
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.
Die relevanten Themen beinhalten:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Die relevanten Themen beinhalten:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird in der ersten Sitzung und über Moodle bekannt gegeben
Gruppe 10
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Mittwoch 26.03. 16:45 - 19:45 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
- Montag 28.04. 16:45 - 19:45 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
- Montag 26.05. 16:45 - 19:45 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Students get to know and learn to apply the most common methods of quantitative data collection in Communication Science: content analysis, survey research, experimental designs, secondary data analysis. They learn to evaluate their own and others’ methods in terms of reliability and validity, and how to detect spurious relationships and false causality claims. After completion of the seminar, students are able to develop and implement quantitative designs for data collection, as well as critically evaluate methods in academic papers.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Grading:
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
60% homework (25% for the first homework, 35% for the second homework)
40% participation in classesTo receive a positive grade, both homework assignments must be submitted and an average of 50% of the total points must be achieved.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Attendance requirementGrading00.0 - 49.9% Unsatisfactory50.0 - 62.9% Sufficient63.0 - 74.9% Satisfactory75.0 - 86.9% Good87.0 - 100% Excellent
Prüfungsstoff
- Differentiation between empirical and non-empirical research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
- Operationalization and measurement of independent and dependent, manifest and latent, variables
- Validity and reliability
- Correlation and causality
- Basic understanding of experimental research, content analyses, and survey research
Gruppe 11
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Mittwoch 05.03. 13:15 - 16:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 02.04. 13:15 - 16:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 30.04. 13:15 - 16:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
In dieser Lehrveranstaltung erlernen und üben Sie die Grundlagen quantitativer Datenerhebung (z.B. Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment). Nach dem positiven Abschluss der Übung sind Sie mit den Grundwerkzeugen vertraut und können selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen erarbeiten, um damit Daten zu erheben.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen sowie UE QUANTI und UE STADA bei dem_derselben Lehrenden zu absolvieren!
Informationen zum konkreten Ablauf dieser Lehrveranstaltung erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig via E-Mail/Moodle. Derzeit ist geplant, die Lehrveranstaltung vor Ort abzuhalten; im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Näheres wird in der ersten Einheit besprochen.
Es wird dringend empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen sowie UE QUANTI und UE STADA bei dem_derselben Lehrenden zu absolvieren!
Informationen zum konkreten Ablauf dieser Lehrveranstaltung erhalten alle korrekt angemeldeten Studierenden rechtzeitig via E-Mail/Moodle. Derzeit ist geplant, die Lehrveranstaltung vor Ort abzuhalten; im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Ziele und Inhalte der Lehrveranstaltung unverändert. Methodisch kommen verschiedene Übungsaktivitäten via Moodle zum Einsatz. Näheres wird in der ersten Einheit besprochen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
40% Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu Themen der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre)
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybride Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle hochgeladen.
Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)
Im Falle von digitaler Lehre bzw. hybride Lehre wird die Mitarbeit ebenfalls durch die Abgabe von Mitarbeitsübungen bewertet. Die Arbeitsaufträge werden in diesem Fall jeweils in den entsprechenden Einheiten auf Moodle hochgeladen.
Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis, und falls Zweifel an der Eigenständigkeit der Leistung aufkommen sollten, kann die Lehrveranstaltungsleitung eine mündliche Reflexion der abgegebenen Teilleistung anordnen, die erfolgreich zu absolvieren ist.
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre (= in diesem Fall keine unentschuldigte Fehleinheit). Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre wird die Anwesenheitspflicht der Situation entsprechend angepasst und rechtzeitig an die Studierenden kommuniziert.
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden (d.h. über beide Hausübungen hinweg 30 Punkte). Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein.
Im Falle von digitaler bzw. hybrider Lehre bleiben die Anforderungen und der Beurteilungsmaßstab zu den Hausübungen und Mitarbeitsübungen unverändert.
Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte werden im Anschluss eigenständig auf neue Fragestellungen angewendet. Für die Hausübungen kann es nötig sein, die vermittelten Inhalte eigenständig durch die Vorlesung(sunterlagen) und/oder zusätzliche Literatur zu ergänzen.
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird in der LV bekannt gegeben.
Gruppe 12
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Dienstag 18.03. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 01.04. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 29.04. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 13.05. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 27.05. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 10.06. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 24.06. 15:00 - 16:30 Lehrredaktion Publizistik, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Studierende erlernen und üben die wichtigsten Forschungsmethoden quantitativer Datenerhebung wie Inhaltsanalyse, Befragung und Experiment. Nach Abschluss dieser Übung sind Studierende mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständige quantitative Forschungsdesigns zu entwickeln und Daten zu erheben.Es wird dringend empfohlen, die zugehörige Vorlesung zu besuchen! Außerdem wird empfohlen, die UE QUANTI und STADA bei der gleichen Lehrperson zu absolvieren.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
60% Hausübungen (25% erste Übung, 35% zweite Übung)
40% MitarbeitFür eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
40% MitarbeitFür eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben werden und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden.Die Verwendung von KI-Tools ist nur soweit erlaubt, wie in der Veranstaltung angekündigt wird.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Anwesenheitspflicht (d.h. max. eine Fehleinheit)100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte werden im Anschluss eigenständig auf neue Fragestellungen angewendet. Für die Hausübungen kann es nötig sein, die vermittelten Inhalte eigenständig durch die Vorlesung(sunterlagen) und/oder zusätzliche Literatur zu ergänzen.Die relevanten Themen beinhalten:- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment
Literatur
Wird in der LV bekannt gegeben.
Gruppe 13
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Ablauf:
Tag 1: Wichtige Konzepte (latente und manifeste Variablen, Skalenniveaus, Validität und Reliabilität, Kausalität)
Tag 2: Forschungsmethoden (Inhaltsanalyse, Befragung, Experiment)
Tag 3: Planung einer eigenen Studie
Hausübung 1: 02.05.2025
Hausübung 2: 09.05.2025
- N Donnerstag 13.03. 16:45 - 20:15 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 27.03. 16:45 - 20:15 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 10.04. 16:45 - 20:15 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Studierenden erlernen und üben die häufigsten Methoden quantitativer Datenerhebung in der Kommunikationswissenschaft (Befragung, Experiment, Inhaltsanalyse). Sie lernen, die Reliabilität und Validität einer Methode zu evaluieren sowie Scheinkorrelationen und falsche Kausalitätsbehauptungen aufzudecken. Studierende sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben. Außerdem können sie Methoden in wissenschaftlichen Publikationen kritisch evaluieren.Es wird empfohlen, die dazugehörige Vorlesung zu besuchen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Benotung:
40% aktive Mitarbeit
60% zwei Hausübungen (25% and 35%)Zum Bestehen müssen beide Hausübungen fristgerecht eingereicht sein und insgesamt 50% der Gesamtpunkte beider HÜs erreicht werden (d.h. bei nicht bestandener HÜ1 können Sie mit HÜ2 kompensieren).
40% aktive Mitarbeit
60% zwei Hausübungen (25% and 35%)Zum Bestehen müssen beide Hausübungen fristgerecht eingereicht sein und insgesamt 50% der Gesamtpunkte beider HÜs erreicht werden (d.h. bei nicht bestandener HÜ1 können Sie mit HÜ2 kompensieren).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75% Anwesenheitspflicht (d.h. Sie müssen von insgesamt 10.5h 8h anwesend sein).Benotung: 40% Mitarbeit + 35% Hausübung 2 + 25% Hausübung 1Notenschlüssel:
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
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
- Sie können zwischen empirischer und nicht-empirischer Forschung unterscheiden.
- Operationalisierung und Messung von unabhängigen, abhängigen, manifesten und latenten Variablen
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis der Forschungsmethoden Befragung, Experiment, und Inhaltsanalyse.
- Operationalisierung und Messung von unabhängigen, abhängigen, manifesten und latenten Variablen
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis der Forschungsmethoden Befragung, Experiment, und Inhaltsanalyse.
Literatur
- Brosius, H.-B., A. Haas & F. Koschel (2016). Methoden der empirischen Kommunikationsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 7. überarbeitete Auflage.
- Karsay, K., Matthes, J., & Fröhlich, V. (2020). Gender role portrayals in television advertisements: Do channel characteristics matter?. Communications, 45(1), 28-52. https://doi.org/10.1515/commun-2019-2055
- Thomas, M. F., Binder, A., & Matthes, J. (2022). The agony of partner choice: The effect of excessive partner availability on fear of being single, self-esteem, and partner choice overload. Computers in Human Behavior, 126, 106977. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106977
- Karsay, K., Matthes, J., & Fröhlich, V. (2020). Gender role portrayals in television advertisements: Do channel characteristics matter?. Communications, 45(1), 28-52. https://doi.org/10.1515/commun-2019-2055
- Thomas, M. F., Binder, A., & Matthes, J. (2022). The agony of partner choice: The effect of excessive partner availability on fear of being single, self-esteem, and partner choice overload. Computers in Human Behavior, 126, 106977. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106977
Gruppe 14
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- N Freitag 23.05. 15:00 - 18:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
- Samstag 24.05. 09:45 - 13:15 Seminarraum 10, Währinger Straße 29 2.OG
- Sonntag 25.05. 09:45 - 13:15 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Studierenden erlernen und üben quantitative Forschungsmethoden (Datenerhebung). Sie sind nach Abschluss dieser Übung mit den Grundwerkzeugen vertraut, um selbstständig quantitative Designs zur Untersuchung von Forschungsfragen zu erarbeiten und Daten zu erheben.Es wird dringend empfohlen die dazugehörige Vorlesung zu besuchen!Weiters wird empfohlen, UE QUANTI und UE STADA bei dem*derselben Lehrenden zu absolvieren!
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu jedem Thema in der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre) und fristgerechte Abgabe von Hausübungen und Übungsaufgaben. Die Note setzt sich dabei wie folgt zusammen:
40% Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu Themen der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre)
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)
Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
40% Mitarbeit (Einzel- oder Gruppenübungen zu Themen der jeweiligen Einheit, Vorbereitung der Pflichtlektüre)
60% Hausübungen (1. Hausübung: 25%, 2. Hausübung: 35%)
Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI):
Die Lehrveranstaltung unterliegt den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien. Sämtliche Übungen sind somit eigenständig zu erledigen. Zudem muss die Verwendung aller genutzten Hilfsmittel, so auch KI-Tools, transparent gekennzeichnet werden; ansonsten gilt dies als Plagiat.
Es ist zudem nicht gestattet, Texte, Interpretationen, etc. von KI-Tools generieren zu lassen. Es steht den Studierenden jedoch frei, KI-Tools zu verwenden, um sich konkrete Aspekte erklären zu lassen. Dabei gilt es allerdings, die ausgegebenen Antworten kritisch nachzurecherchieren. Sobald KI verwendet wird, ist dies in jedem Fall zu kennzeichnen (z.B. durch Angabe des Prompts).
Näheres wird in der Lehrveranstaltung besprochen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
75 % Anwesenheitspflicht bei Vor-Ort-Lehre (= wenn Sie einen Termin nicht wahrnehmen können, können Sie die LV nicht erfolgreich absolvieren.) Es gibt keine Ersatzleistungen zur Kompensation fehlender Anwesenheiten.
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden. Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden. Die Hausübungen sind auf Deutsch zu verfassen.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Für eine positive Beurteilung müssen beide Hausübungen fristgerecht abgegeben und mindestens 50% der Gesamtpunktzahl erreicht werden. Zudem muss die Mitarbeit als Teilleistung ebenfalls positiv sein, d.h. es müssen mindestens 20 Mitarbeitspunkte über das Semester hinweg gesammelt werden. Die Hausübungen sind auf Deutsch zu verfassen.Notenschlüssel:
100 - 87,0 % Sehr Gut
86,9 - 75,0 % Gut
74,9 - 63,0 % Befriedigend
62,9 - 50,0 % Genügend
49,9 - 00,0 % Nicht Genügend
Prüfungsstoff
In der Übung erarbeitete Inhalte werden im Anschluss eigenständig auf neue Fragestellungen angewendet. Für die Hausübungen kann es nötig sein, die vermittelten Inhalte eigenständig durch die Vorlesung(sunterlagen) und/oder zusätzliche Literatur zu ergänzen.
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Folgende Themen werden innerhalb der Einheiten und anhand der Hausübungen erarbeitet:
- Differenzierung empirisch-nicht empirisch, quantitativ-qualitativ
- Forschungsfragen und Hypothesen
- Variablen, Skalenniveaus und Operationalisierung
- Validität und Reliabilität
- Korrelation und Kausalität
- Grundverständnis quantitativer Methoden (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment)
Literatur
Wird im Rahmen der LV bekanntgegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 29.01.2025 13:06