140349 UE MM1 - Methoden der quantitativen Sozialforschung (2016S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 17.02.2016 10:00 bis Mi 24.02.2016 10:00
- Anmeldung von Do 25.02.2016 10:00 bis Di 01.03.2016 10:00
- Abmeldung bis Do 31.03.2016 23:59
Details
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
March 10th, April 7th, April 21st, MAy 12th, June 2nd, June 16th 2-6 pm
June 30th: 4-6 pm
Donnerstag
10.03.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
07.04.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
21.04.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
19.05.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
02.06.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
16.06.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Donnerstag
30.06.
14:00 - 18:00
Seminarraum SG2 Internationale Entwicklung, Sensengasse 3, Bauteil 1
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
5 homework assignements, project paper, active participation, short presentations, test
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Course reader
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MM1
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:35
- macroeconomic data
- analysis of data
based on simple excel tools
- design of questionnairesIn addition to working with data, texts and case studies that apply quantitative data will be discussed.There will be a mix of lecture elements, working in small groups and independent study.The aim of this course is primarily to encourage the use of quanititative methods and allow to practise data collection, data analysis and data interpretation.