040071 KU Business Research Methods - Empirical Data Analysis (MA) (2020W)
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 14.09.2020 09:00 to We 23.09.2020 12:00
- Registration is open from Mo 28.09.2020 09:00 to We 30.09.2020 12:00
- Deregistration possible until Sa 31.10.2020 12:00
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Achtung: Aufgrund der Corona-Beschränkungen wird der Kurs dieses Semester komplett online abgehalten - also OHNE Präsenz. Der Kurs selbst besteht aus mehreren Teilen:
1. Videos, die an den folgenden Terminen in Moodle verfügbar sind und ab dann jederzeit online angeschaut werden können: 05.11., 09.11., 11.11., 16.11., 18.11., 23.11. und 25.11.
2. Hausübungen zu jeder Einheit die dann auf Moodle abgegeben werden müssen
3. Take Home Exam und Coding Task, welche nach Absprache Mitte Dezember abgegeben wird (damit ist der Kurs beendet)
4. Sprechstunden (angegebene Zeiten unten in "Termine") in welcher Sie Fragen stellen können und Hilfestellungen erhalten
Weitere Informationen gibt es am 05. November im Vorbesprechungsvideo.
Thursday
05.11.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
12.11.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
19.11.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
26.11.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
03.12.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
10.12.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
17.12.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
07.01.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
14.01.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
21.01.
09:45 - 11:15
Digital
Thursday
28.01.
09:45 - 11:15
Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
- Take home exam (40%) inkl. Coding Task (40%)
- Hausübungen 20%
- Hausübungen 20%
Minimum requirements and assessment criteria
- Kenntnisse des Forschungsprozesses werden in Kurs "Forschungsmethoden" vermittelt
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden empfohlen (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 empfohlen (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
- Literatur
- Übungsbeispiele
Reading list
- Bortz, Jürgen, and Christof Schuster. Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe. Springer-Verlag, 2011.
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:12
- Deskriptive Datenanalyse
- Grafische Aufbereitung von Daten
- RegressionsanalyseDie LV-Inhalte werden als Video hochgeladen. In der Sprechstunde werden Fragen beantwortet und Hilfestellungen gegeben.