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220062 VO METH: VO STADA Statistical Data Analysis (2025S)
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Registration/Deregistration
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Details
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- N Tuesday 11.03. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 18.03. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 25.03. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 01.04. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 08.04. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 29.04. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 06.05. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 13.05. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 20.05. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 27.05. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 03.06. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 10.06. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 17.06. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
- Tuesday 24.06. 18:30 - 20:00 Auditorium Maximum Tiefparterre Hauptgebäude Stiege 10
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Am Ende findet eine schriftliche SC/MC Prüfung (in Präsenz) statt. Formelsammlung wird beigestellt.Personen, die die VO vor Ort besuchen, können bei den einzelnen Terminen in Summe bis zu 10 Bonuspunkte sammeln, die bei den vier Prüfungsterminen zum Prüfungsergebnis addiert werden. Diese Bonuspunkte gelten ausschließlich für die vier Prüfungstermine zur VO STADA aus dem Sommersemester 2025.Zum Thema KI: Die Inhalte und Prüfung der VO sind auf VERSTÄNDNIS angelegt. Natürlich können Sie KI verwenden (oder besser noch den Vortragenden persönlich, vor Ort bzw. per E-Mail oder auf Moodle fragen ;-)), wenn Sie ERKLÄRUNGEN benötigen. Von einem Lösen von Beispielaufgaben mit KI, ohne viel nachzudenken und vor allem zu verstehen, wird ausdrücklich abgeraten!
Minimum requirements and assessment criteria
Positiv ist der Abschluss der VO ab 50 % der erreichbaren 100 Prozentpunkte. 10 ‒ ausschließlich in Präsenz erwerbbare ‒ Bonuspunkte dienen als „X-Plus“. Note 3 ab 63 %, Note 2 ab 75 %, Note 1 ab 87 %.
Examination topics
Pflichtliteratur und Prüfungsstoff:
1)
Braunecker, C. (2023). How to do Statistik und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung (2. Auflage). facultas/utb | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
1)
Braunecker, C. (2023). How to do Statistik und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung (2. Auflage). facultas/utb | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Reading list
1)
Braunecker, C. (2023). How to do Statistik und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung (2. Auflage). facultas/utb | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Braunecker, C. (2023). How to do Statistik und SPSS. Eine Gebrauchsanleitung (2. Auflage). facultas/utb | https://howtodo.at2)
Zusätzlicher Prüfungsstoff sind auch die in der VO präsentierten und auf Moodle bereitgestellten Vortragsunterlagen.
Association in the course directory
Last modified: Fr 10.01.2025 00:02
In den Forschungsgebieten der Publizistik- und Kommunikationswissenschaft werden systematische und generalisierbare Aussagen über Zusammenhänge getroffen. Dazu benötigt man „die Statistik“. Statistische Datenanalyse darf aber nicht Selbstzweck sein! Sie muss immer Mittel zum Zweck bleiben, um Forschungsfragen zu beantworten oder Hypothesen zu prüfen.Vor diesem Hintergrund liefert die Vorlesung eine Einführung in die Grundprinzipien der deskriptiven und schließenden Statistik. Was muss beachtet werden, um erfolgreich zu „forschen“ und dadurch in Studium und Beruf sinnvolle Ergebnisse zu erzielen und korrekt zu interpretieren.Die Studierenden werden in die Lage versetzt, statistische Datenanalysen vorzubereiten und umzusetzen. Sie lernen, statistische Zusammenhänge zu verstehen und erste Analysen mit dem Datenanalyseprogramm R selbst durchzuführen. Deshalb wird die Vorlesung zur Vertiefung durch Übungen begleitet.