Deskriptive Statistik und grafische Darstellungen: 

• Lagemaße (Mittelwert, Median, ...)  
• Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, ...)  
• Histogramm
• Boxplot
• Streudiagramm

Inferenzstatistik:

• Chi-Quadrat-Tests 
• Konfidenzintervalle 
• Odds Ratios
• t-Test und Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA)
• Mann-Whitney U-Test und Kruskal-Wallis H-Test 

Zusammenahngsmaße (Korrelation, Pearson & Spearman) und lineare (univariate sowie multiple) Regression

Hauptkomponentenanalyse

In dieser Lehrveranstaltung lernen Sie grundlegende statistische Techniken kennen, die Sie im Bereich Marketing zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung benötigen. Alle vorgestellten Methoden werden anhand praktischer Beispiele im Kontext von typischen Marketing Anwendungen vertieft. Nach der LV sollen Studierende im Stande sein selbst solche Analysen im der Statistik Software R durchzuführen.

Der Stoff wird von der Lehrveranstaltungsleiterin in Theorieeinheiten vorgetragen und in der praktischen Anwendung an Datesätzen vertieft. Die Leistung der Studierenden wird anhand von Übungsbeispielen, unter zusätzlicher Begleitung der Plattform www.datacamp.com (siehe https://www.datacamp.com/groups/marketing-research/), sowie einer Prüfung beurteilt (s.u.).
 

• Nicht mehr als einmaliges unentschuldigtes Fernbleiben
• Laufende Mitarbeit und aktive Teilnahme (10%)
• 4 Hausübungen (40%)
• Eine Abschlussprüfung (50%)

Für eine positive Benotung müssen mindestens 60% erreicht werden.