Syllabus

Title
5739 Marketing Research
Instructors
Mag.Mag. Martin Reisenbichler, Bakk.phil.
Contact details
martin.reisenbichler@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 04:00 PM - 08:30 PM LC.-1.022 Übungsraum
Monday 03/19/18 12:00 PM - 03:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/09/18 12:00 PM - 03:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/16/18 04:00 PM - 06:30 PM TC.-1.61
Monday 04/23/18 12:00 PM - 03:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/30/18 12:00 PM - 02:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
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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Teaching/learning method(s)

Der Stoff wird vom Lehrveranstaltungsleiter in Theorieeinheiten vorgetragen und in der praktischen Anwendung an Datensätzen vertieft. Die Leistung der Studierenden wird anhand von Übungsbeispielen, unter zusätzlicher Begleitung der Plattform www.datacamp.com, sowie einer Prüfung beurteilt (s.u.).
 

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Assessment
  • Nicht mehr als einmaliges unentschuldigtes Fernbleiben
  • Laufende Mitarbeit und aktive Teilnahme (Datacamp) (10%)
  • 4 Hausübungen (30%)
  • Eine Abschlussprüfung (60%)

Für eine positive Benotung müssen mindestens 60% erreicht werden.
 

Last edited: 2018-02-24



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