Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040195 KU Data Analysis on Organization and Personnel (MA) (2023W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
service email address: opim.bda@univie.ac.at
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 11.09.2023 09:00 bis Fr 22.09.2023 12:00
- Anmeldung von Di 26.09.2023 09:00 bis Mi 27.09.2023 12:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2023 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 10.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 17.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 24.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 31.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 07.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 14.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 21.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 28.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 05.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 12.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 09.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 16.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 23.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 30.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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%).The use of AI tools (e.g. ChatGPT) for the production of texts is only permitted if they are expressly requested by the course leader (e.g. for individual work tasks).
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).The use of AI tools (e.g. ChatGPT) for the production of texts is only permitted if they are expressly requested by the course leader (e.g. for individual work tasks).
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
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
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: Fr 20.10.2023 14:26
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 analysisThe emphasis is on empirical applications and the mathematics of econometric will be introduced only as needed.