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230100 UE Table Analysis and SPSS (2020S)
Continuous assessment of course work
Labels
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 03.02.2020 10:00 to Fr 21.02.2020 10:00
- Deregistration possible until Th 30.04.2020 23:59
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 13.03. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 20.03. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 27.03. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 03.04. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 24.04. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 08.05. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 15.05. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 29.05. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 05.06. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 19.06. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
- Friday 26.06. 10:00 - 11:30 Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33
Information
Aims, contents and method of the course
Die Lehrveranstaltung bietet eine Einführung in Grundlagen des Datenmanagements in SPSS, zur Tabellenanalyse und der Anwendung von Signifikanztests. Sie ist eine Vertiefung und Ergänzung zur UE Statistik II.Studierende sollen in der Lehrveranstaltung die Fähigkeit erwerben, anhand von Sekundärdaten, eine für ihre Auswertungen passende Datenmatrix in SPSS zu erstellen (Definition von Variablen, Import/Export von Daten, Datenfiles zusammenzuspielen, Datenkontrolle) und Daten für die Analyse aufzubereiten (Recodierung von Variablen, Bildung von Indizes). Sie lernen mit der SPSS-Syntax zu arbeiten und Analysen von einfachen und geschachtelten Kontingenztabellen (inkl. Signifikanztests), Mehrfachantwortentabellen und von Subgruppen vorzunehmen und zu interpretieren, sowie Tabellenbände zu erstellen.Durch praktische Übungen am Computer werden die Studierenden in der Lehrveranstaltung und anhand von Übungen, die zwischen den Lehrveranstaltungsterminen selbständig bearbeitet werden, in der Anwendung und Berechnung statistischer Verfahren mittels SPSS geschult.Die Lehrveranstaltung kombiniert Vortrag und Übungen.
Assessment and permitted materials
Es handelt sich um eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung. Zur positiven Beurteilung und der Teilnahme am Abschlusstest müssen Studierende eine Anwesenheit von mindestens 80% nachweisen können.Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.
Minimum requirements and assessment criteria
Kriterien der Beurteilung sind Anwesenheit (prüfungsimmanente Lehrveranstaltung), kleinere Aufgaben zur Umsetzung der statistischen Verfahren (40%) und eine Abschlussprüfung (60%).
Examination topics
Unterlagen zur Lehrveranstaltung und zur Abschlussprüfung werden von den Lehrveranstaltungsleiterinnen über moodle zur Verfügung gestellt.
Reading list
Ergänzende Literaturhinweise:Janssen, J. & Laatz, W. (2009). Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. 6., neu bearbeitete und erweiterte Auflage. Berlin [u.a.] : SpringerBrosius, F. SPSS-Programmierung. Effizientes Datenmanagement und Automatisierung mit SPSS- Syntax. 2. Auflage. 2008. Redline Verlag.
Association in the course directory
in 505: BA M2 Tabellenanalyse und SPSS
Last modified: Th 14.11.2024 00:16