160.244 (21S) Statistik IV - Missing Value Analysis

Sommersemester 2021

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
02.03.2021 16:00 - 18:00 online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

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
Tutor/in/Innen
LV-Titel englisch
Statistics IV - Missing Value Analysis
LV-Art
Seminar (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell
Blended-Learning-Lehrveranstaltung
Online-Anteil
99%
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechnungspunkte
4.0
Anmeldungen
24 (35 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Deutsch
LV-Beginn
02.03.2021
eLearning
zum Moodle-Kurs

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

Im Seminar wird vermittelt, welche grundsätzlichen Probleme auftreten, wenn sich in Datensätzen fehlende Werte befinden und welche methodischen Ansätze zu deren adäquater Berücksichtigung uns zur Verfügung stehen. Es werden die Gefahren aufgezeigt, die bei ungeeigneter Vorgangsweise (u.a. durch blindes Verlassen auf Automatismen von Statistikprogrammen) auftreten.

  


Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vortrag, aktive Mitarbeit, Arbeitsproben

Inhalt/e

Taxonomie nach Rubin; Imputationstechniken; Schätztechniken;


Erwartete Vorkenntnisse

Statistik I+II inkl. UE; III empfohlen (oder äquivalente Kenntnisse; bei Unklarheiten bitte vorher kurz Kontakt aufnehmen!) 

Umgang mit R und SPSS wie in den Übungen I+II vermittelt (bei Unklarheiten -- etwa wegen eines anderen Curriculums oder BA-Studiums an einer anderen Uni -- bitte um vorherige Kontaktaufnahme zwecks Abklärung)

Literatur

an Buuren S. (2018). Flexible Imputation of Missing Data (2nd ed.). Taylor & Francis.

Enders, C. (2010). Applied Missing Data Analysis. Guilford.

Allison, P. D. (2002). Missing Data. Sage.

Davey A. & Savla, J. (2010). Statistical Power Analysis with Missing Data. A Structural Equation Modeling Approach. Routledge.

Schafer, J. L. (1997). Analysis of Incomplete Multivariate Data. Chapman & Hall.

Rubin D. B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. Wiley.


Prüfungsinformationen

Prüfungsmethode/n

Hausarbeiten (Details werden in der LV mitgeteilt), aktive Mitarbeit, kurzer Wissenscheck am Ende des Semesters;

Prüfungsinhalt/e

Eigenständige Durchführung einer Auswertung mit zusammenfassender Darstellung nach den Prinzipien einer wissenschaftlichen Arbeit.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Anwesenheit (70%; bei absehbarer Unterschreitung bitte um Kontaktaufnahme vorab), Performanz während des Semesters, Hausarbeiten; Wissenscheck;

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Psychologie (SKZ: 840, Version: 12W.4)
    • Fach: Forschungsmethoden und Evaluation (Pflichtfach)
      • Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden ( 0.0h SE / 4.0 ECTS)
        • 160.244 Statistik IV - Missing Value Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)
  • Universitätslehrgang Psychotherapeutisches Propädeutikum (SKZ: 818, Version: 98W.1)
    • Fach: Grundlagen der Forschungs- und Wissenschaftsmethodik (Pflichtfach)
      • Grundlagen der Forschungs- und Wissenschaftsmethodik ( 2.0h IL / 4.0 ECTS)
        • 160.244 Statistik IV - Missing Value Analysis (2.0h SE / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet