191.136 (20W) Dyadic Data Analysis

Wintersemester 2020/21

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
13.11.2020 09:00 - 13:00 , online Off Campus
Nächster Termin:
27.11.2020 09:00 - 12:00 , online Off Campus

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch
Dyadic Data Analysis
LV-Art
Seminar (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell
Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechnungspunkte
4.0
Anmeldungen
6 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
LV-Beginn
13.11.2020
eLearning
zum Moodle-Kurs
Anmerkungen

Die Lehrveranstaltung wird über Zoom abgehalten. Der Link wird den Studierenden rechtzeitig zugesendet.

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Students will learn how to design dyadic studies, prepare the data, select appropriate data analytic tools, and analyze dyadic data from a variety of perspectives.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

 The class will be held online (Zoom),  and students will perform in-class activities using the freely available statistical software R.

Inhalt/e

Dyadic data are collected not from individuals but from pairs of individuals representing different types of relationships such as parent-child, doctor-patient, and intimate relationships. Dyadic study designs requirespecial strategies for data collection and Analysis.

This class will focus on how to handle and analyze data from a variety of dyadic designs. Students will learn about the many variations on dyadic designs including traditional dyads,full round robins, and variations on round robins. We will then focus on specific statistical tools for handling dyadic data including actor-partner interdependence models, social relations models, social accuracy models, polynomial regression with response surface, and generalizability theory.

Erwartete Vorkenntnisse

Knowledge of basic statistical methodology is recommended.

Literatur

Literature will be announced in the Course.

Prüfungsinformationen

Prüfungsmethode/n

Students will be asked to complete weekly homework assignments that build upon the material covered in class that week.

Prüfungsinhalt/e

Weekly homework assignments will cover actor-partner interdependence models, social relations models, social accuracy models, polynomial regression with response surface, and generalizability theory.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Written homework assignments

Beurteilungsschema

Note/Grade Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Naturwissenschaften (SKZ: 600, Version: 18W.1)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 0.0h XX / 40.0 ECTS)
        • 191.136 Dyadic Data Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Philosophie (SKZ: 500, Version: 18W.1)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 0.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 191.136 Dyadic Data Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Philosophie (SKZ: 500, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 191.136 Dyadic Data Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Philosophie (SKZ: 792, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 191.136 Dyadic Data Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet