Methodische Grundlagen SS 2023
Allgemeine Information
Zeit, Ort sowie Ausfalltermine siehe Unisono unter der Veranstaltungsnummer 3MOOG0011V (Vorlesung Unisono ) .
Zur Vorlesung: Wöchentlich jeden Mittwoch ab 5. April 2023.
Qualifikationsziele
Die Studierenden sind mit den methodischen Grundlagen des SME Managements vertraut. Sie kennen statistische Zusammenhänge und Methoden, die im Rahmen des weiteren Studiums sowie in der späteren Berufspraxis verwendet werden. Sie erlernen das Instrumentarium der empirischen Forschung bezogen auf quantitative Methoden. Studierende erkennen, welche Art von Empirie für welche Aufgabe und Forschungsfrage sinnvoll eingesetzt werden kann. Ihnen sind die Abläufe einer empirischen Erhebung bekannt.
Inhalte
- Grundlagen der empirischen Forschung
- Grundlagen der explorativen Datenanalyse
- Grundlagen der Inferenzstatistik
- Angewandte quantitative empirische Forschungsmethoden
Zielgruppe
Master SME
Material
Im Bereich "Material" der Website stehen sämtliche Unterlagen, die zur Vorlesung benötigt werden, frei zum Download bereit.
Prüfung
Die Modulleistung ist über eine Hausarbeit zu erbringen. Informationen zur Aufgabenstellung finden Sie "hier". Hinweis: Für eine korrekte Anrechnung der Modulleistung ist eine Anmeldung zur Prüfungs- und Studienleistung notwendig.
In eigenem Interesse
Mit diesem Interesse ist sowohl das der Kursteilnehmer:innen als auch das des Dozenten gemeint. Und das bedeutet vor allem für alle Teilnehmer:innen Respekt voreinander und im Umgang miteinander.
Basisliteratur
Sauer, S. (2019): Moderne Datenanalyse mit R. Springer Verlag.
Çetinkaya-Rundel, M.; Hardin, J. (2021): Introduction to Modern Statistics.
Ismay, C.; Kim, A. Y. (2020): ModernDive - An Introduction to Statistical and Data Sciences via R.
Horton, N. J.; Pruim, R.; Kaplan, D. T. (2018): Project MOSAIC Little Books A Student’s Guide to R.
James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2021): An Introduction to Statistical Learning – with Applications in R.
Kaplan, D. T. (2017): Statistical Modeling.