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

230005 VO Multivariate Analyseverfahren (2016W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Moodle

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die Vorlesung findet in HS 50 wöchentlich DO 09.45-11.15 statt.

Das Tutorium wird vierzehntägig von 17.15-18.45 in PC-Raum Schenkenstraße angeboten. (Ersatztermin für 24.11.2016 ist der MI 07.12.2016 ab 17:15)

In nachfolgender Terminliste finden sich sowohl die Vorlesungstermine als auch die Tutoriumstermine.

  • Donnerstag 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 13.10. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 27.10. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 10.11. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 24.11. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Mittwoch 07.12. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 15.12. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8
  • Donnerstag 19.01. 17:15 - 18:45 PC-Raum 1 Schenkenstraße 8-10, 1.UG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Multivariate statistische Verfahren bilden einen festen Bestandteil des Methodenrepertoires der quantitiativen empirischen Sozialforschung. In dieser Lehrveranstaltung werden den TeilnehmerInnen einige grundlegende Analyseverfahren anwendungsorientiert nähergebracht. Ausgehend von den jeweils möglichen Fragestellungen, die sich mit den unterschiedlichen Verfahren bearbeiten lassen, werden die Voraussetzungen an die Daten, die nötigen Rechenprozeduren, die Anwendung auf sozialwissenschaftliche Daten mittels des Softwarepakets SPSS und die Interpretation der Ergebnisse anhand praktischer Beispiele erläutert. Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen einen ersten Einblick in die Werkzeugkiste der multivariaten statistischen Analyseverfahren zu bieten und sie in die Lage zu versetzen, in der eigenen Forschungstätigkeit das jeweils richtige, zur gestellten Forschungsfrage passende, Werkzeug zu wählen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Leistungsüberprüfung erfolgt mittels abschließender Multiple-Choice Prüfung über die Inhalte der Vorlesung. Die Prüfung wird in der Unterrichtssprache Deutsch abgehalten. Erlaubte Hilfsmittel bei der Prüfung sind: ein wissenschaftlicher, nicht programmierbarer Taschenrechner (z.B. Typ TI-30) und ein selbst angefertigter handschriftlicher Formelzettel (doppelseitig im A4 Format).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Von den bei der Multiple-Choice Prüfung erreichbaren maximalen Punkteanzahl müssen für ein positives Bestehen der Prüfung mindestens 50 % erreicht werden. Die positiven Noten (1 bis 4) werden nach einem entsprechenden Bereichsschema aus der Punkteanzahl ermittelt.

Prüfungsstoff

Hauptmethoden der Multivariaten Analyse, mit folgenden Schwerpunkten:
-Lineare Regression
-Zeitreihenanalyse
-Clusterananalyse
-Logistische Regression
-Faktorenanalyse

Literatur

Backhaus et al. (2011) Multivariate Analysemethoden. 13. Aufl. Heidelberg: Springer
Behnke (2015) Logistische Regressionsanalyse. Wiesbaden: Springer
Field (2009) Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. Sage Publications
Fromm (2012) Datenanalyse mit SPSS für Fortgeschrittene 2: Multivariate Verfahren für Querschnittsdaten. 2. Aufl. Wiesbaden: VS
Janssen, Laatz (2013) Statistische Datenanalyse mit SPSS. 8. Aufl. Heidelberg: Springer
Kopp, Lois (2012) Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Wiesbaden: VS
Urban, Mayerl (2011) Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung. 4. Aufl. Wiesbaden: VS
Windzio (2013) Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse. Wiesbaden: Springer

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

in 505: BA M4 VO Multivariate Verfahren

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39