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040023 KU Market Research 2 (MA) (2019W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

Zielgruppe:
-Studierende des Masterstudium Betriebswirtschaft (Version 2016), die im Rahmen der Vertiefungsphase Marketing und Internationales Marketing als Major wählen.
-Studierende, die eine Spezialisierung im Fach Marketing wählen und in diesem Fach eine Masterarbeit schreiben wollen.
Marktforschung 2 schließt unmittelbar an jene Inhalte an, die in Vorsemestern in Marktforschung 1 und Data Analysis for Marketing Decisions erarbeitet wurden. Daher ist die erfolgreiche Absolvierung dieser beiden Lehrveranstaltungen Teilnahmevoraussetzung für Marktforschung 2. Zudem wird eine grundlegende Vertrautheit mit dem Programmpaket SPSS erwartet.

Registration/Deregistration

Details

max. 50 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 01.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 08.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 15.10. 08:00 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 22.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 12.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 19.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 03.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 03.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 10.12. 08:00 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 17.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 17.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 14.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 21.01. 09:00 - 09:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 21.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 28.01. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 28.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Als Ergebnis von Marktforschungsprojekten liegen häufig quantitative Daten vor. Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung sollen die wichtigsten (multivariaten) statistischen Verfahren besprochen werden, die für derartige Analysezwecke eingesetzt werden können. Im Vordergrund wird immer ein Marketingproblem stehen, statistische Überlegungen haben unterstützenden Charakter.
Die Lehrveranstaltung gliedert sich in 11 Kapitel (I – XI). Der erste Teil befasst sich mit Fragen der Stichprobenziehung und einer kurzen Wiederholung von statistischen Grundlagen. Im zweiten Teil stellt der Vortragende zunächst die Grundideen der multivariaten Methoden vor und bespricht mit SPSS erzielte Ergebnisse von (realen) Marktforschungsprojekten. Sodann sammeln die Studierenden eigene Erfahrungen beim Einsatz dieser Verfahren unter Verwendung von SPSS. Zu diesem Zweck erhalten sie einschlägige Übungsaufgaben. Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, selbstständig multivariate Analysen von empirischen Daten aus Marktforschungsprojekten durchführen zu können.
Nähere Informationen: https://marketing.univie.ac.at/studierende/studenten-master/ws-201920/mafo2000000000/

Assessment and permitted materials

Der Leistungsnachweis kann über folgende Teilleistungen erbracht werden:
1) Prüfung über Kapitel I und II der LVA (am 29.10.2019) 20 %
2) Ausarbeitung von vier Übungsbeispielen auf individueller Basis 40 %
3) Prüfung am Semesterende (am 28.01.2020) 40 %
Bei der schriftlichen Prüfung (im PC Lab) müssen Analysen von Daten aus Marktforschungsprojekten aufbereitet, analysiert und interpretiert werden, schriftliche Unterlagen dürfen bei der Prüfung verwendet werden.
Ad 2) Jeder Studierende hat vier vorgegebene Beispiele mit Hilfe von SPSS als individuelle Aufgabe zu lösen. Inhaltlich bezieht sich die Aufgabenstellung auf die jeweils in der Lehrveranstaltung besprochenen Themen (z. B. zu Kapitel III: Kontingenztafeln). Die schriftliche Ausarbeitung der Lösung (Ergebnisse der Analysen sowie ihre verbale Interpretation) ist bis spätestens zum Beginn der nächsten Einheit (für Beispiele zu Kontingenztafeln wäre dies der 29.10.2019, 9:45) per Email bei Frau Ladenstein (judith.ladenstein@univie.ac.at) abzugeben. Die Ausarbeitung muss in einem Word Dokument enthalten sein. Die Beurteilung eines Beispiels geht mit einem Gewicht von 10% in die Gesamtbeurteilung ein.
Erfolgt die Abgabe des ausgearbeiteten Beispiels nicht fristgerecht (vgl. auch Spalte 3 auf der nächsten Seite), dann wird diese Teilleistung mit null Punkten beurteilt. Möglichkeiten zur Kompensation versäumter oder mangelhaft absolvierter Teilleistungen werden nicht angeboten.
Daneben kann man auf freiwilliger Basis Zusatzpunkte im Gesamtausmaß von höchstens 10% durch die Ausarbeitung eines fünften Übungsbeispiels erwerben. Interessenten müssen sich diesbezüglich bis 22.10. an den Lehrstuhlleiter wenden. Möglichkeiten zur Wiederholung versäumter oder mangelhaft absolvierter Teilleistungen werden nicht angeboten.

Da nicht alle Inhalte im Rahmen des Vortrags abgedeckt werden können, ist das begleitende Studium der Literatur unumgänglich. Regelmäßige Anwesenheit wird erwartet.
Eine „online“-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 08.10.2019 möglich.
Auf die korrekte Vorgangsweise beim wissenschaftlichen Arbeiten bzw. Zitieren wird besonders hingewiesen; vergleiche beispielsweise:
http://marketing.univie.ac.at/studierende/verhaltenskodex/

Minimum requirements and assessment criteria

Examination topics

Reading list

(A) Dawn Iacobucci, Gilbert A. Churchill, Jr.: Marketing Research: Methodological Founda-tions, 11th Edition, Earlie Lite Books, Inc.
Wagner U., Arbeitsunterlagen zur Lehrveranstaltung, elektronisch verfügbar unter: http://moodle.univie.ac.at/
Ergänzende Literatur:
(B) Backhaus Klaus, Erichson Bernd, Plinke Wulff, Weiber Rolf: Multivariate Analyseme-thoden, 14. Auflage, 2016.
(C) Backhaus Klaus, Erichson Bernd, Weiber Rolf: Fortgeschrittene Multivariate Analyseme-thoden, 3. Auflage, 2015.
Bühl Achim: SPSS 22 – Einführung in die moderne Datenanalyse, 14. Auflage, 2014.
Field Andy (2018) Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, 5th edition, Sage.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:19