Universität Wien
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200096 SE Anwendungsseminar: Geist und Gehirn (2019S)

Einführung in die Datenanalyse mit R

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Continuous assessment of course work

Dieses Anwendungsseminar kann für alle Schwerpunkte absolviert werden.

Anwendungsseminare können nur für das Pflichtmodul B verwendet werden! Eine Verwendung für das Modul A4 Freie Fächer ist nicht möglich.

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).

Details

max. 20 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Achtung, wer in der ersten Einheit nicht anwesend ist, wird vom Seminar abgemeldet. Wer aus wichtigen Gründen nicht anwesend sein kann und trotzdem am Seminar teilnehmen möchte, schreibt mir bitte eine E-Mail. Dann werde ich ihren bzw. seinen Platz reservieren.

  • Monday 11.03. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 25.03. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 08.04. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 06.05. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 20.05. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 03.06. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607
  • Monday 17.06. 15:00 - 18:15 PCR Computerhörsaal Psychologie, NIG 6.Stock A0607

Information

Aims, contents and method of the course

Ziele: Kennenlernen der Programmiersprache R und selbständige Datenanalyse psychologischer Experimente inkl. der Erstellung von Diagrammen. Erwerb von Grundkenntnissen in Programmiersprachen allgemein und R im speziellen, um sein Wissen später eigenständig erweitern zu können.
Inhalte: In diesem Seminar werden fünf Themenblöcke bearbeitet. 1. Umgang mit Daten (Import, neue Variablen berechnen, Filtern etc.). 2. Deskriptive Statistik. 3. Diagramme. 4. Einfache Inferenzstatistik (t-Test etc.). 5. Erweiterte Inferenzstatistik (lineare [gemischte] Modelle etc.).
Methoden: Hauptsächlich problemlösungsorientierter Unterricht. Nach einer Einführung in das Thema der jeweiligen Einheit werden in Kleingruppen Problemstellungen bearbeitet. Die Lösungen werden anschließend gemeinsam besprochen. Nach jeder Einheit sind thematisch ähnliche Aufgaben als Hausübung zu bearbeiten.
Anmerkung: Es ist sehr empfehlenswert, im Seminar den eigenen Computer zu verwenden und darauf bereits vor der ersten Einheit R (https://www.r-project.org) und R-Studio (https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download) zu installieren. Falls es Probleme mit der Installation gibt, werden diese in der ersten Einheit gelöst. Wenn kein eigener Computer zur Verfügung steht, können natürlich auch die PCs im Hörsaal verwendet werden.

Assessment and permitted materials

Mitarbeit in den Einheiten, Hausübungen zu den Einheiten und Präsentation von Lösungen in Kleingruppen. Es sind alle möglichen Hilfsmittel erlaubt, solange die Aufgaben selbstständig bearbeitet und gelöst werden.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderungen: Anwesenheitspflicht (maximal zweimal fehlen).
Beurteilungsmaßstab: Mitarbeit (20%), Hausübungen zu den Einheiten (60%), Präsentation der Lösungen (20%).
Für eine positive Beurteilung sind 50% notwendig (ab 62,5% Befriedigend, ab 75% Gut, ab 87,5% Sehr gut).

Examination topics

Die in den Einheiten durchgearbeiteten Themen sind die Grundlage für die Beurteilung.

Reading list

Wird im Seminar bekanntgegeben.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:37