Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040044 KU Business Research Methods - Empirische Datenanalyse (MA) (2022S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine

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 Uhr

2. 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

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

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.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

- Coding Task 45%
- Mitarbeit, Hausübungen 45%
- Klausur 10%
Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden.

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)

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

Prüfungsstoff

- Folien
- Literatur
- Übungsbeispiele

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

Literatur

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

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 21.04.2022 15:08