Universität Wien
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220070 VU VERME: VU VERQUAN Advanced Quantitative Methods (2024S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Continuous assessment of course work
Moodle

Registration/Deregistration

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Details

Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 11.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 18.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 08.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 15.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 22.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 29.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 06.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 13.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 27.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 03.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 10.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 17.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 24.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Monday 09.09. 15:00 - 16:30 Hörsaal 50 Hauptgebäude, 2.Stock, Stiege 8

Information

Aims, contents and method of the course

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.

Assessment and permitted materials

Wöchentliche Hausübungen während des Semesters
Multiple-Choice-Prüfung am Ende des Semesters

Minimum requirements and assessment criteria

- Positive Beurteilung der Multiple-Choice-Prüfung (mind. 50% der Punkte)
- Maximal zwei fehlende Hausübungen
- Prüfung zählt 70% und Hausübungen zählen 30% zur Gesamtnote

Examination topics

Inhalte der Vorlesungen und Übungen wie in Moodle dokumentiert

Reading list

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.

Association in the course directory

Last modified: Mo 27.05.2024 15:06