Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
220070 VU VERME: VU VERQUAN Vertiefende quantitative Methoden (2024S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 19.02.2024 09:00 bis So 31.03.2024 23:59
- Abmeldung bis So 31.03.2024 23:59
Details
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 11.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 18.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 08.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 15.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 22.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 29.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 06.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 13.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 27.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 03.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 10.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 17.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 24.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
- Montag 09.09. 15:00 - 16:30 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Vorlesung/Übung hat das Ziel, den Studierenden den Umgang mit quantitativen Auswertungsmethoden zu übermitteln und bietet die Möglichkeit das Erlernte durch selbstständiges Üben zu verinnerlichen. Neben einer allgemeinen Einführung in die Grundlagen der Forschungslogik und Datenanalyse erlernen die Studierenden die Verfahren Regression, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und Clusteranalyse mit R durchzuführen. Die Vorlesung umfasst praktische Übungen, in denen die Studierenden zuhause das Gelernte selbst mit R anwenden, wobei das Feedback in der darauffolgenden Vorlesung erfolgt.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Wöchentliche Hausübungen während des Semesters
Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters
Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur Gesamtnote
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur Gesamtnote
Prüfungsstoff
Inhalte der Vorlesungen und Übungen wie in Moodle dokumentiert
Literatur
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage.Gehrau, V., Maubach, K., Fujarski, S. (2022). Einfache Datenauswertung mit R: Eine Einführung in uni- und bivariate Statistik sowie Datendarstellung mit RStudio und R Markdown.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 27.05.2024 15:06