Universität Wien

040195 KU Data Analysis on Organization and Personnel (MA) (2022W)

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

Zusammenfassung

1 Heluo , Moodle
2 Garajali , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

service email address: opim.bda@univie.ac.at

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 11.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 18.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 25.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 08.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 15.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 22.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 29.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 06.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 15.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 10.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 17.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 24.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 31.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Summary: This course introduces students to multivariate statistics for analyzing data in human resources, economics, and related disciplines.
The aim of this course is to provide participants with an understanding of the quantitative research process from hypotheses development to testing the hypotheses with the appropriate statistical methods.

Goal: Upon completion of the course, participants should be able to conduct their own study and analyses data sets with a variety of statistical methods. Discussed topics include:

• Developing and testing hypotheses
• Introduction to univariate and multivariate methods
• Analysis of variance
• Regression analysis

The emphasis is on empirical applications and the mathematics of econometric will be introduced only as needed.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

The final grade will be based on assignments, group presentation (may be substituted with assignments), and active in class participation. Attendance during the lectures is mandatory.

• Assignments (60%)
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).

Gruppe 2

service email address: opim.bda@univie.ac.at

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 07.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 14.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 16.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 21.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 23.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 09.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 11.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Montag 16.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 18.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 25.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Summary: “This course emphasizes statistical methods for analyzing data used by social scientists. Topics include simple and multiple regression analyses and the various methods of detecting and correcting data problems.”Goal: Upon completion of the course, students will be able to undertake regression analysis and inference on a variety of hypotheses involving cross-sectional and time series data.This course introduces students to regression tools for analyzing data in economics, finance and related disciplines. Extensions include regression with discrete random variables, instrumental variables regression, quasi-experiments, and regression with time series data. The objective of the course is for the student to learn how to conduct – and how to critique – empirical studies in economics, finance and related fields. Accordingly, the emphasis of the course is on empirical applications. The mathematics of econometrics will be introduced only as needed and will not be a central focus.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

The final grade will be based on assignments, group presentation (may be substituted with assignments), and active in class participation. Attendance during the lectures is mandatory.
• Assignments (60%)
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).

Information

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

1 (sehr gut) → 100-89 poins
2 (gut) → 88-76 poins
3 (befriedigend) → 75-63 poins
4 (genügend) → 62-50 poins
5 (nicht genügend) → 49-0 poins

Prüfungsstoff

Topics discussed in class with focus on application of statistical methods.

Literatur

Hair et al. (2013) Multivariate Data Analysis. Pearson
Wooldridge „Introductory Econometrics“
– Chapters 1-8, 15, 17
Peter Kennedy „A guide to Econometrics“
– Chapters 1-12, 16, 17
Kohler/Kreuter „Data Analysis using Stata“
– Chapter 8 and 9

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 06.12.2022 12:48