Syllabus

Title
5186 Marketing Research
Instructors
Christina Uhl, MSc (WU)
Contact details
christina.uhl@wu.ac.at
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/12/18 to 02/23/18
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Specialization in Business Administration Course III - Service and Digital Marketing
Dates
Day Date Time Room
Monday 03/12/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 03/19/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 04/09/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 04/16/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 04/23/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 04/30/18 09:00 AM - 12:30 PM TC.4.28
Monday 05/14/18 09:00 AM - 01:30 PM TC.0.03 WIENER STÄDTISCHE

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Contents

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 

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

Hauptkomponentenanalyse

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Learning outcomes
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.

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Attendance requirements

80% Anwesenheitspflicht, d.h. nicht mehr als einmaliges unentschuldigtes Fernbleiben

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Teaching/learning method(s)
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.).

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Assessment
  • 80% Anwesenheitspflicht, d.h. nicht mehr als einmaliges unentschuldigtes Fernbleiben
  • Laufende Mitarbeit via Computerübungen (10%)
  • 5 Hausübungen (30%)
  • Eine Abschlussprüfung (60%)

Für eine positive Beurteilung müssen bei der Abschlüssprüfung mindestens 50% (30 von 60 Punkten) erreicht werden.

Notenschlüssel:

90 - 100%... 1

80  -  89%... 2

70  -  79%... 3

60  -  69%... 4

      < 60%... 5 
 

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Prerequisites for participation and waiting lists

Bitte beachten Sie, dass der Kurs nicht in einem PC-Raum stattfinden wird.

Daher ist es erforderlich, dass Sie einen eigenen Laptop besitzen, auf dem Sie R und RStudio installieren können, und diesen zum Unterricht mitbringen.

Last edited: 2018-02-21



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