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230173 UE Introduction to Data Analysis with R (2021W)
Continuous assessment of course work
Labels
MIXED
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 23.08.2021 10:00 to Th 23.09.2021 10:00
- Deregistration possible until We 20.10.2021 23:59
Details
max. 35 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Achtung, die erste Einheit findet ausschließlich digital statt!
Update 28.10.2021: die für 29.10.2021 geplante Einheit muss leider entfallen.Update 20.11.2021: wegen Lockdowns Umstellung auf digitale Lehre im Zeitraum 22.11.2021 bis (mindestens) 12.12.2021Update 10.12.2021: der Unterricht wird bis zum Beginn der Weihnachtsferien digital fortgesetzt.Update 05.01.2022 (Covid 19 - Omikron): die Lehrveranstaltung findet bis zum Semesterende im digitalen Setting statt.-
Friday
08.10.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 -
Friday
15.10.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 -
Friday
22.10.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 -
Friday
05.11.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 -
Friday
12.11.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 -
Friday
19.11.
14:00 - 15:30
Hybride Lehre
Seminarraum 6 UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 OG01 2H-O1-33 - Friday 26.11. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 03.12. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 10.12. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 17.12. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 07.01. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 14.01. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 21.01. 14:00 - 15:30 Digital
- Friday 28.01. 14:00 - 15:30 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Ziele: R ist ein kostenloses und frei verfügbares open source Statistikprogramm, das umfangreiche Möglichkeiten der Organisation, Transformation, Auswertung und Visualisierung statistischer Daten ermöglicht. Das Seminar bietet eine Einführung in die Grundlagen und Prinzipien der Programmiersprache R. Die teilnehmenden Studierenden erhalten das Rüstzeug, selbstständig eigene Datenanalysen mit R durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Dabei liegt ein Hauptaugenmerk auf der praktischen Anwendung und Umsetzung sowie in der Aneignung von Problemlösungskompetenz in Form von Hilfe zur Selbsthilfe.Voraussetzung: Interesse an quantitativen statistischen Methoden der empirischen Sozialforschung. Vorkenntnisse in Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik auf dem Niveau Bachelor Soziologie wird vorausgesetzt (Methoden der quantitativen Sozialforschung und Statistik für SoziologInnen). R-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch wird die Bereitschaft zur Einübung der syntaxbasierten befehlsgesteuerten Arbeitsweise erwartet.Aufbauend auf diesen Kurs wird im Sommersemester das weiterführende Seminar Datenvisualisierung mit R angboten.Inhalte: In der Übung wird die Programmiersprache R durch Nutzung der grafischen Benutzeroberfläche RStudio von Grund auf erlernt. Nach Einführung in die grundlegenden Elemente von R und RStudio erfolgt eine ausführliche Behandlung der Datenstrukturen (Klassen, Objekte und Datentypen) sowie unterschiedlicher Möglichkeiten ihrer deskriptiven Auswertung. Ziel ist es, selbstständig Daten aufbereiten, manipulieren und analysieren zu können. In der Folge liegt der Fokus auf der Datenaufbereitung, -manipulation und -analyse wobei uni-, bi- und multivariaten Analysemethoden angewandt und erprobt werden. Nach Möglichkeit und Kursfortschritt werden auch speziellere Auswertungsmöglichkeiten und Datenvisualisierungen vorgenommen.Die Daten und der für die Übungsteile benötigte Code werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die Software R und RStudio ist im PC-Unterrichtsraum bereits installiert, am privaten Computer wenn möglich vor der ersten Einheit selbst zu installieren (zuerst R: https://cran.r-project.org/ und dann RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/).Methoden: Inputs zu den Themen der Termine, Einübung und Vertiefung im Rahmen von praktischen Übungen in denen aufbauend auf den Inputs empirische Aufgabenstellungen und Probleme in Kleingruppen bzw. individuell zu lösen sind.
Assessment and permitted materials
Die Leistungskontrolle basiert auf folgenden Teilleistungen:-Aktive Mitarbeit und Beteiligung an den allgemeinen Teilen der Übungen und der Diskussion-Eigenständige Anwendung und Adaptierung der Codes in den Übungsteilen-Ausarbeitung und Lösung von 9 kurzen Aufgabenstellungen (Abgabe bis zur nächsten Einheit)-AbschlussprojektHinweis der SPL Soziologie: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.Wenn Sie eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung bereits dreimal negativ absolviert haben und sich für einen vierten Antritt anmelden wollen, kontaktieren Sie bitte die StudienServiceStelle Soziologie (vgl: Zusatzinformation "Dritte Wiederholung bei prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungen" https://soziologie.univie.ac.at/info/pruefungen/#c56313)
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderungen:
- Anwesenheit und Mitarbeit (maximal 2 Absenzen)
- Abgabe von mindestens 5 der kurzen Aufgabenstellungen
- Abschlussprojekt ist verpflichtend abzugebenBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 25 Punkte
Aufgabenstellungen maximal 45 Punkte (5 Punkte pro Aufgabe)
Abschlussprojekt maximal 30 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-89 Punkte
2 (gut) 88-76 Punkte
3 (befriedigend) 75-63 Punkte
4 (genügend) 62-50 Punke
5 (nicht genügend) 49-0 Punkte
- Anwesenheit und Mitarbeit (maximal 2 Absenzen)
- Abgabe von mindestens 5 der kurzen Aufgabenstellungen
- Abschlussprojekt ist verpflichtend abzugebenBeurteilungsmaßstab:
Mitarbeit und aktive Beteiligung: maximal 25 Punkte
Aufgabenstellungen maximal 45 Punkte (5 Punkte pro Aufgabe)
Abschlussprojekt maximal 30 PunkteDie Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt (max. 100 Punkte):
1 (sehr gut) 100-89 Punkte
2 (gut) 88-76 Punkte
3 (befriedigend) 75-63 Punkte
4 (genügend) 62-50 Punke
5 (nicht genügend) 49-0 Punkte
Examination topics
Engagement und Mitarbeit, Lösen der Aufgabenstellungen, Erarbeitung des Abschlussprojektes
Reading list
Venables, W. N., Smith, D. M., & R Core Team. (n.d.). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and GraphicsVersion 4.1.0 (2021-05-18). Retrieved May 7, 2021, from https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdfWollschläger, D. (2020). Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung (5. Auflage). Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61736-6Je nach Bedarf wird im Seminar auf Literatur und Online Ressourcen hingewiesen.
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Last modified: Th 14.11.2024 00:16