Universität Wien
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040086 VO EC: Quantitative Datenanalyse I (2022S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 26.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 03.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 10.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 17.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 24.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 31.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 14.06. 13:15 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Dienstag 21.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung „VO Quantitative Datenanalyse I“ und die Übung „Angewandte Übung Quantitative Datenanalyse I“ sind eng aufeinander abgestimmt—in der Vorlesung wird ein Überblick gegeben und die theoretische Basis vermittelt, in der Übung werden dann praktische Beispiele gegeben und die in der Vorlesung behandelten Verfahren anhand von Datensätzen angewandt. Es wird daher stark empfohlen, die Vorlesung gemeinsam mit der dazugehörigen Übung im gleichen Semester zu absolvieren.

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, den TeilnehmerInnen ein grundlegendes Verständnis des quantitativen Forschungsprozesses—von der Entwicklung einer Forschungsfrage mit dazugehörigen Hypothesen bis hin zur Auswertung und Interpretation der Ergebnisse—zu vermitteln. Besonderer Schwerpunkt wird auf das Verständnis der Verfahren und grundlegenden Anwendungen sowie der Interpretation von empirischen Ergebnissen gelegt. Anhand von Beispielen werden folgende Themengebiete behandelt.

• Von der Problemstellung zur Fragestellung: Wie entwickle ich eine Forschungsfrage und leite daraus Hypothesen ab?
• Methodenauswahl und Erhebung: Welche Methoden zur Datenerhebung stehen mir zu Verfügung und welche ist am besten geeignet, meine Forschungsfrage zu beantworten?
• Hypothesenprüfung: Welche statistische Verfahren stehen mir zur Verfügung? Welche sind am besten geeignet, meine Hypothesen zu prüfen?
• Interpretation: Was bedeuten meine Ergebnisse? Welche Aussagen und Schlussfolgerungen sind zulässig und welche nicht?

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters .

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

1 (sehr gut) → 100-89 Punkte
2 (gut) → 88-76 Punkte
3 (befriedigend) → 75-63 Punkte
4 (genügend) → 62-50 Punkte
5 (nicht genügend) → 49-0 Punkte

Prüfungsstoff

In der Vorlesung besprochene Inhalte mit Schwerpunkt auf anwendungsbezogene Fragestellungen und Anwendungen (Dienstag 21.06.2022 13:15 -14:45).

Literatur

• Auf moddle zur Verfügung gestellte Unterlagen und Folien
• Hair et al. (2013) Multivariate Data Analysis. Pearson

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 07.07.2022 17:08