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040091 UE EC: Applied Excercise Quantitative Dataanalysis I (2022S)
Continuous assessment of course work
Labels
Anwesenheit in der ersten Einheit erforderlich. Es wird empfohlen, diese Übung und die Vorlesung zu quantitativer Datenanalyse im selben Semester zu besuchen.
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 07.02.2022 09:00 to Mo 21.02.2022 23:59
- Deregistration possible until Mo 14.03.2022 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Wednesday 04.05. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 11.05. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 18.05. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 25.05. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 01.06. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 08.06. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 15.06. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Wednesday 22.06. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Aims, contents and method of the course
Die Übung „Angewandte Übung Quantitative Datenanalyse I“ und die Vorlesung „VO Quantitative Datenanalyse I“ und sind eng aufeinander abgestimmt—in der Vorlesung wird ein Überblick gegeben und die theoretische Basis vermittelt, in der Übung werden dann praktische Beispiele gegeben und die in der Vorlesung behandelten Verfahren anhand von Datensätzen angewandt. Es wird daher stark empfohlen, die Übung gemeinsam mit der dazugehörigen Vorlesung im gleichen Semester zu absolvieren.Ziel der Übung ist es, aufbauend auf die Vorlesung, die StudentInnen dazu in die Lage zu versetzen, eine quantitative Forschungsfrage selbständig zu entwickeln und mit geeigneten empirischen und statistischen Methoden zu beantworten. Schwerpunkt der Übung ist die Praktische Anwendung der in der Vorlesung besprochenen Methoden und Ansätzen anhand von praktischen Beispielen und Datensätzen.Behandelte Themengebiete sind unter anderem Einführung in SPSS, Aufbereitung und Bearbeitung von Daten, Faktorenanalyse, Analyse und Interpretation von statistischen Kennzahlen, deskriptive Statistiken, Hypothesentestung mit bivariaten und multivariaten Verfahren (u.a., Korrelationsanalyse, Mittelwertsvergleiche, Regression).
Assessment and permitted materials
• Mitarbeit, Kurzübungen und Kurzpräsentationen während den Lehrveranstaltungseinheiten (50%).
• Mehrere kurze Hausübungen (Berechnungen mit SPSS) (50%)
• Mehrere kurze Hausübungen (Berechnungen mit SPSS) (50%)
Minimum requirements and assessment criteria
1 (sehr gut) → 100-89 Punkte
2 (gut) → 88-76 Punkte
3 (befriedigend) → 75-63 Punkte
4 (genügend) → 62-50 Punkte
5 (nicht genügend) → 49-0 Punkte
2 (gut) → 88-76 Punkte
3 (befriedigend) → 75-63 Punkte
4 (genügend) → 62-50 Punkte
5 (nicht genügend) → 49-0 Punkte
Examination topics
In der Übung besprochene Inhalte mit Schwerpunkt auf anwendungsbezogene Fragestellungen und Anwendungen.
Reading list
Literatur zu SPSS und dessen Anwendung wird direkt in der LV zur Verfügung gestellt.
Association in the course directory
Last modified: Th 03.03.2022 16:08