Universität Wien

040086 VO EC: Quantitative Datenanalyse I (2017S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

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  • Dienstag 07.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 14.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 21.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 28.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 04.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 25.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 02.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 09.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 16.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 23.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 30.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 13.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 20.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Konzepte der quantitativen Datenanalyse mit Hilfe deskriptiver und inferentieller statistischer Verfahren erläutert. Beginnend mit Skalenniveaus und univariaten Verteilungen für nominelle, ordinale und metrische Daten werden zentrale Kennzahlen zur Beschreibung von Verteilungen dargestellt. Anschließend werden die für die Datenanalyse erforderlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt und Wahrscheinlichkeitsverteilungen für kategoriale und kontinuierliche Variablen und der zentrale Grenzwertsatz diskutiert. Auf der Grundlage dieser Konzepte werden im nächsten Schritt Inferenzschlüsse von Stichprobenkennwerten auf Parameter der Grundgesamtheit eingeführt und die Prinzipien der Hypothesenprüfung erläutert und angewendet. Im letzten Teil des Kurses werden bivariate Zusammenhänge zwischen zwei Variablen mit nominellem, ordinalem und metrischem Skalenniveau besprochen und die bivariate Regressionsanalyse eingeführt. Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb der grundlegenden Vorkenntnisse für die multivariate Analyse quantitativer Daten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Einstündige Klausur in der letzten Vorlesungswoche des Semesters.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur

Kühnel, Steffen-M. & Dagmar Krebs (2014). Statistik für die Sozialwissenschaften. Grundlagen, Methoden, Anwendungen, 6. Aufl., Reinbek: Rowohlt.
Krebs, Dagmar, Steffen-M. Kühnel, André Dingelstedt & Anja Mays (2003). Aufgabensammlung zur «Statistik für die Sozialwissenschaften», 2. Aufl., Reinbek: Rowohlt.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28