040044 KU Business Research Methods - Empirical Data Analysis (MA) (2022S)
Continuous assessment of course work
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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).
- Registration is open from Mo 07.02.2022 09:00 to Mo 21.02.2022 23:59
- Registration is open from Th 24.02.2022 09:00 to Fr 25.02.2022 23:59
- Deregistration possible until Mo 14.03.2022 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes
Der Kurs selbst besteht aus mehreren Teilen, die rein digital abgehalten werden:
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: 25.04., 17 Uhr
Einheit 2: 02.05., 17 Uhr
Einheit 3: 09.05., 17 Uhr
Einheit 4: 11.05., 17 Uhr
Einheit 5: 16.05., 17 Uhr
Einheit 6: 25.05., 17 Uhr
Einheit 7: 01.06., 17 Uhr2. Insgesamt 5 Hausübungen insgesamt zu bestimmten Einheiten, 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 13.06.2022 um 18-20 Uhr.5. Ein größerer Coding Task mit freier Themenwahl zur Datenverarbeitung, der bis Ende Juni 2022 eingereicht werden kann.
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
- Coding Task 45%
- Mitarbeit, Hausübungen 45%
- Klausur 10%
Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden.
- Mitarbeit, Hausübungen 45%
- Klausur 10%
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.
- 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
- ÜbungsbeispieleMit der Anmeldung zum Kurs stimmen Sie zu, dass Ihre Abgaben mit Turnitin geprüft werden
- Literatur
- ÜbungsbeispieleMit 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 21.04.2022 15:08
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- t-Tests
- Nicht-parametrische Tests
- RegressionsanalyseDer Kurs wird nach dem Flipped Classroom-Konzept angeboten. Die LV-Inhalte werden als Video hochgeladen.