040044 KU Business Research Methods - Empirische Datenanalyse (MA) (2019S)
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 Mo 11.02.2019 09:00 bis Mi 20.02.2019 12:00
- Anmeldung von Di 26.02.2019 09:00 bis Mi 27.02.2019 12:00
- Abmeldung bis Do 14.03.2019 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Achtung: Wer nicht zur ersten Einheit anwesend ist, wird abgemeldet.
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Freitag
01.03.
13:15 - 14:45
Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß -
Freitag
01.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß - Montag 04.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
-
Montag
04.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß - Montag 11.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 11.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 18.03. 15:00 - 16:30 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Montag 18.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 25.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 25.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 26.03. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 26.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 02.04. 15:00 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 04.04. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 17.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Coding Task 30%
- Projektarbeit 25%
- Mitarbeit, Hausübungen 15%
- Endtest 30%
- Projektarbeit 25%
- Mitarbeit, Hausübungen 15%
- Endtest 30%
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- Kenntnisse des Forschungsprozesses werden in Kurs "Forschungsmethoden" vermittelt
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden empfohlen (Daten einlesen, Daten bearbeiten, grundsätzlicher Syntaxaufbau)
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden empfohlen (Daten einlesen, Daten bearbeiten, grundsätzlicher Syntaxaufbau)
Prüfungsstoff
- Folien
- Literatur
- Übungsbeispiele
- Literatur
- Übungsbeispiele
Literatur
- Bortz, Jürgen, and Christof Schuster. Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe. Springer-Verlag, 2011.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- Varianzanalyse
- Regressionsanalyse