Beitrag zu Handlungsfeldern
Nachfolgend ist die Zuordnung des Moduls zu den Handlungsfeldern des Studiengangs aufgeführt, und zwar als anteiliger Beitrag (als ECTS und inhaltlich). Dies gibt auch Auskunft über die Verwendbarkeit des Moduls in anderen Studiengängen und über die Beziehung zu anderen Modulen im selben Studiengang.
| Handlungsfeld |
ECTS (anteilig) |
Modulbeitrag zum Handlungsfeld |
| Generating and Accessing Knowledge |
6 |
Das Modul unterrichtet die wichtigsten statistischen Methoden zur Analyse von quantitativen, multivariaten Daten und damit wird Wissen aus Daten generiert.
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Learning Outcome
Die Studierenden lernen quantitative Primär- und Sekundärdaten mit Methoden der multivariaten Statistik zu analysieren, die Analyseergebnisse unter den Gesichtspunkten der Praxisrelevanz zu interpretieren und in geeigneter Form zu präsentieren.
Es werden die wichtigsten statistischen Methoden zur Analyse von quantitativen, multivariaten Daten vorgestellt. Dabei wird untersucht, wie robust die einzelnen Verfahren sind und welche Konsequenzen die modelltheoretischen Voraussetzungen auf die Anwendbarkeit in der Praxis haben. Weiterhin werden Strategien zur Validierung der abgeleiteten Modelle und geeignete Maße vorgestellt, die den Vergleich unterschiedlicher Modelle erlauben.
Ferner werden die Konsequenzen der Ergebnisse im Hinblick auf den untersuchten Marktausschnitt, die Problematik eventueller Widersprüche zu anderen Untersuchungen, die Übertragbarkeit auf praktische Gegebenheiten oder die Überprüfung der Gültigkeit von im Analyseprozess getroffenen Annahmen an Beispielen diskutiert.
Sämtliche theoretischen Sachverhalte werden unter Nutzung von aktueller Statistik-Software von den Studierenden praktisch angewendet.
Die Studierenden werden befähigt für konkrete Fragestellungen der Berufspraxis komplexe quantitative
Analysen mit mehrdimensionalen Daten durchzuführen.
Inhaltliche Beschreibung des Moduls
- Kontingenzanalyse
- Varianzanalyse
- Regressionsanalyse
- Zeitreihenanalyse
- Diskriminanzanalyse
- Logistische Regression
- Faktorenanalyse
- Seminaristischer Unterricht
- Laborpraktika
Zur Verfügung gestelltes Lehrmaterial
- Skript
- Folien
- Übungen
- Beispieldaten
Weiterführende Literatur
- Backhaus, Klaus et al.: Multivariate Analysemethoden. Berlin 2016
