040071 KU Business Research Methods - Empirische Datenanalyse (MA) (2019W)
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 16.09.2019 09:00 bis Mo 23.09.2019 12:00
- Anmeldung von Do 26.09.2019 09:00 bis Fr 27.09.2019 12:00
- Abmeldung bis Do 17.10.2019 12:00
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
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Coding Task 40%
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
- Endtest 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)
- 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 15:19
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- Regressionsanalyse