Universität Wien

040071 KU Business Research Methods - Empirische Datenanalyse (MA) (2019W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 14.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 14.10. 15:00 - 16:30 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 16.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 16.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Freitag 18.10. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Freitag 18.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 21.10. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 21.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 23.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 23.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Freitag 25.10. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Freitag 25.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 28.10. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 28.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 04.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 20.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden theoretische Kenntnisse und praktische Anwendungen der folgenden Datenanalysemethoden erworben:
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- Regressionsanalyse

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

- Coding Task 40%
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
- Endtest 40%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

- Kenntnisse des Forschungsprozesses werden in Kurs "Forschungsmethoden" vermittelt
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden empfohlen (Daten einlesen, Daten bearbeiten, grundsätzlicher Syntaxaufbau)

Prüfungsstoff

- Folien
- 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 15:19