040044 KU Business Research Methods - Empirische Datenanalyse (MA) (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2020 09:00 bis Mi 19.02.2020 12:00
- Anmeldung von Di 25.02.2020 09:00 bis Mi 26.02.2020 12:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Der Kurs findet via E-Learning statt!!!
- Donnerstag 19.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 19.03. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 24.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 26.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 31.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 02.04. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 02.04. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 20.04. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 23.04. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 18.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Take home exam inkl. Coding Task 80%
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
- Terminen der ersten Gruppe!
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
- Terminen der ersten Gruppe!
Prüfungsstoff
- 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
Gruppe 2
Termine der Gruppe 2 finden gemeinsam mit Gruppe 1 statt.
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Der Kurs findet via E-Learning statt!!!
- Donnerstag 19.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 19.03. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 24.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 26.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 31.03. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 02.04. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 02.04. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 20.04. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 23.04. 08:00 - 11:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 18.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
- Take home exam inkl. Coding Task 80%
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
- Mitarbeit, Hausübungen 20%
Prüfungsstoff
- Folien/Videos
- 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
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
- 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)- Anwesenheit (2x unentschuldigtes Fehlen ist
gestattet)
- Für das Erreichen einer positiven Note müssen
50% der maximal möglichen Punkteanzahl erreicht werden.Es können 100 Punkte erreicht werden.
- Coding Task 40 Punkte
- Mitarbeit, Hausübungen 20 Punkte
- Klausur 40 Punkte (falls weiter Fernlehre besteht, wird hier ein alternatives Assignment angeboten).
- Grundkenntnisse zur Datenbearbeitung in R werden benötigt (Daten einlesen, Daten bearbeiten, grundsätzlicher Syntaxaufbau)- Anwesenheit (2x unentschuldigtes Fehlen ist
gestattet)
- Für das Erreichen einer positiven Note müssen
50% der maximal möglichen Punkteanzahl erreicht werden.Es können 100 Punkte erreicht werden.
- Coding Task 40 Punkte
- Mitarbeit, Hausübungen 20 Punkte
- Klausur 40 Punkte (falls weiter Fernlehre besteht, wird hier ein alternatives Assignment angeboten).
Literatur
- Bortz, Jürgen, and Christof Schuster. Statistik für Human-und Sozialwissenschaftler: Limitierte Sonderausgabe. Springer-Verlag, 2011.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19
- 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. In der (Online-Präsenz) werden die Inhalte angewendet und auf Fragen der Studierenden eingegangen.