900.146 (20S) Quantitative Verfahren leicht gemacht
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Quantitative methods simplified
- LV-Art Proseminar (prüfungsimmanente LV )
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 31 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 05.03.2020
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Die Studierenden sollten in der Lage sein,
... deskriptive Statistiken zu erstellen und zu interpretieren (M, SD, Verteilungen, Korrelationen usw.)
... Varianzanalysen durchzuführen und zu beurteilen
... einfache Fragebögen zu erstellen
... Daten im SPSS einzugeben und für die Anlayse aufzubereiten
... Regressions- und Faktorenanalysen durchzuführen und zu beurteilen
... exemplarische Funktionen von Statistik erklären zu können
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
- Methodenmix mit viel Übungsphasen
Inhalt/e
Mit Hilfe von SPSS sollen Studierende grundlegende Kompetenzen in der quantitativen empirischen Sozialforschung erwerben. Zentraler Aspekt dieser LV ist das Aufbereiten und Auswerten von Datensätzen sowie die Interpretation von Ergebnisse. Zusätzlich bekommen Studierende die Möglichkeit, etwaige „statistische“ Probleme bei ihren Projekt- und/oder Bachelorarbeiten im Rahmen dieser LV zu besprechen.
Themen
- Mittelwerte, Streumaße, Varianzanalysen, Korrelationen, Regressionsanalysen, Faktorenanalysen
- Konstruktion von Fragebögen
- SPSS
- Interpretation von statistischen Befunden
Die Veranstaltung wird im PC-Pool der Universität stattfinden, so dass die Studierenden selbst am Datenmaterial arbeiten können. Es wird aufgrund der begrenzten Anzahl an PC-Arbeitsplätzen dringend empfohlen, ein eigenes Notebook mitzubringen und sich vor der LV eine aktuelle SPSS Version beim ZID zu besorgen.
Prüfungsinformationen
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Besonderer Studienbereich Lehrveranstaltungen der IFF
(SKZ: 003b, Version: 01W)
-
Fach: Unterrichts- und Schulentwicklung
(Pflichtfach)
-
Quantitative Datenanalyse (
2.0h PS, UE / 4.0 ECTS)
- 900.146 Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h PS / 4.0 ECTS)
-
Quantitative Datenanalyse (
2.0h PS, UE / 4.0 ECTS)
-
Fach: Unterrichts- und Schulentwicklung
(Pflichtfach)
- Bachelorstudium Erziehungs- und Bildungswissenschaft
(SKZ: 645, Version: 17W.3)
-
Fach: Forschungsmethoden
(Pflichtfach)
-
3.3 Quantitative Verfahren der empirischen Sozialforschung (
0.0h VO/VP/PS / 4.0 ECTS)
- 900.146 Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h PS / 4.0 ECTS) Absolvierung im 2. Semester empfohlen
-
3.3 Quantitative Verfahren der empirischen Sozialforschung (
0.0h VO/VP/PS / 4.0 ECTS)
-
Fach: Forschungsmethoden
(Pflichtfach)
- Bachelorstudium Erziehungs- und Bildungswissenschaft
(SKZ: 645, Version: 13W.2)
-
Fach: Forschungsmethoden (I)
(Pflichtfach)
-
Quantitative Verfahren der empirischen Sozialforschung (
2.0h VO/VP/PS / 4.0 ECTS)
- 900.146 Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h PS / 4.0 ECTS)
-
Quantitative Verfahren der empirischen Sozialforschung (
2.0h VO/VP/PS / 4.0 ECTS)
-
Fach: Forschungsmethoden (I)
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2023
- 900.146 SE Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2022/23
- 900.111 PS Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2022
- 900.146 SE Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h / 4.0ECTS)
-
Wintersemester 2021/22
- 900.111 PS Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2021
- 900.146 SE Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h / 4.0ECTS)
- Wintersemester 2020/21
- Wintersemester 2019/20
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Sommersemester 2019
- 900.146 SE Quantitative Verfahren leicht gemacht (2.0h / 4.0ECTS)
- Wintersemester 2018/19
-
Wintersemester 2017/18
- 900.111 SE Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2016/17
- 900.111 SE Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2015/16
- 900.111 SE Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2014/15
- 900.111 PS Quantitative Datenanalyse I (2.0h / 4.0ECTS)