Universität Wien

040044 KU Business Research Methods - Empirical Data Analysis (MA) (2021S)

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

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes

Aufgrund der Corona-Beschränkungen wird der Kurs auch dieses Semester komplett online abgehalten - also OHNE Präsenz. Der Kurs selbst besteht aus mehreren Teilen:

1. Online-Vorlesungsvideos mit insgesamt 7 Einheiten. Die Videos zu jeder Einheit sind an den folgenden Terminen verfügbar und können jederzeit aufgerufen werden:
Einheit 1: 26. April, 17 Uhr
Einheit 2: 03. Mai 2021, 17 Uhr
Einheit 3: 10. Mai 2021, 17 Uhr
Einheit 4: 12. Mai 2021, 17 Uhr
Einheit 5: 17. Mai 2021, 17 Uhr
Einheit 6: 26. Mai 2021, 17 Uhr
Einheit 7: 02. Juni 2021, 17 Uhr

2. Insgesamt 5 Hausübungen zur gewissen Einheit, die auf Moodle einzureichen sind.

3. Live-Sprechstunden flexibel zwischen den Einheiten, um auf Fragen und Anmerkungen der Studierenden eingehen zu können.

4. Take Home Exam: Eine per Moodle digital durchgeführte Klausur zum Stoff am 14. Juni 2021.

5. Ein größerer Coding Task mit freier Themenwahl zur Datenverarbeitung, der bis zum 16. Juni eingereicht werden kann.


Information

Aims, contents and method of the course

Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden theoretische Kenntnisse und praktische Anwendungen der folgenden Datenanalysemethoden erworben:
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- t-Tests
- Nicht-parametrische Tests
- Regressionsanalyse

Der Kurs wird nach dem Flipped Classroom-Konzept angeboten. Die LV-Inhalte werden als Video hochgeladen.

Assessment and permitted materials

- Coding Task 35%
- Mitarbeit, Hausübungen 30%
- Klausur 35%
Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden.

Minimum requirements and assessment criteria

- Kenntnisse des Forschungsprozesses werden in Kurs "Forschungsmethoden" vermittelt und vorausgesetzt, es können jedoch beide Kurse in einem Semester belegt werden
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden benötigt (Daten einlesen, Daten bearbeiten, grundsätzlicher Syntaxaufbau)

- Für das Erreichen einer positiven Note müssen
50% der maximal möglichen Punkteanzahl erreicht werden.

Examination topics

- Folien
- Literatur
- Übungsbeispiele

Mit der Anmeldung zum Kurs stimmen Sie zu, dass Ihre Abgaben mit Turnitin geprüft werden

Reading list

- Bortz, Jürgen, and Christof Schuster. Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe. Springer-Verlag, 2011.

Association in the course directory

Last modified: Th 22.04.2021 13:27