Marktforschung II
Modul M.WIWI-BWL.0080
Dozenten Vorlesung:
- Prof. Dr. Yasemin Boztuğ
- Prof. Dr. Maik Hammerschmidt
- Prof. Dr. Waldemar Toporowski
Dozent Übung:
- Dr. Gesa Stremmel
- Chiara Pfeiffer
Modul für folgende Masterstudiengänge:
- Marketing und E-Business (M.Sc.)
- Finanzen, Rechnungswesen und Steuern (M.Sc.)
- Unternehmensführung (M.Sc.)
- Global Business (M.Sc.)
- Steuerlehre (M.Sc.)
- Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Wirtschaftspädagogik (M.Ed.)
- Wirtschaftspädagogik und Personalentwicklung (M.Sc.)
- Development Economics (M.Sc.)
- International Economics (M.Sc.)
- History of Global Markets (M.A.)
- Angewandte Statistik
- Pferdewissenschaften (M.Sc.)
- Psychologie (M.Sc.)
Sprache:
Deutsch
Voraussetzungen:
Keine formalen Zugangsvoraussetzungen
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden ein profundes Verständnis der multivariaten Analyseverfahren Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle, Conjoint- Analyse (traditionelle, hybride, adaptive und choice-based Conjoint-Analyse) und Discrete Choice Modellierung erworben. Weiterhin werden grundlegende Kenntnisse der Testtheorie und Matrizenrechnung vermittelt. Die Studierenden sind in der Lage, geeignete Verfahren für Marketing-Fragestellungen auszuwählen und selbstständig anzuwenden. Darüber hinaus können die Studierenden die behandelten Verfahren in Bezug auf ihre Voraussetzungen und Annahmen kritisch einordnen. Die Studierenden können die methodischen und statistischen Grundideen der Verfahren wiedergeben, konkrete Ergebnisse interpretieren und darauf basierende Handlungsempfehlungen ableiten. Weiterhin sind sie in der Lage, das theoretischen Wissen mit geeigneter Statistiksoftware praktisch anzuwenden.
Inhalte der Vorlesung:
- Einführung in die Testtheorie
- Mathematische Grundlagen
- Faktorenanalyse
- Strukturgleichungsmodelle
- Conjoint-Analyse (traditionelle, hybride, adaptive und choice-based Conjoint-Analyse)
- Discrete Choice Modellierung
Zeit und Ort der Vorlesung:
digitale Vorlesung
Veranstaltungsbeginn:
Die Veranstaltung wird digital zur Verfügung gestellt
Weitere Informationen entnehmen Sie bitte den Ankündigungen in Stud.IP.
Prüfung:
Klausur: 90 Min. (6 CP)
Prüfungsanforderungen:
Nachweis von Kenntnissen multivariater Verfahren sowie Anwendung auf marketingrelevante Fragestellungen, Analyse und Interpretation von Resultaten multivariater Verfahren.
Klausurtermin:
Datum: 22.07.2024, 10:15 - 11:45 Uhr
Raum: ZHG 105
Inhalte der Übung:
In der praktischen Übung vertiefen und erweitern die Studierenden ihr theoretisches Wissen aus der Vorlesung durch das Anwenden der Verfahren auf typische Fragestellungen der Marktforschung. Die Inhalte werden mittels der Softwarelösungen SPSS, AMOS und Sawtooth erarbeitet. In den Übungen kommen Arbeitsblätter mit praktischen Anwendungsfällen und zugehörigen Aufgaben zum Einsatz, die gezielt das Durchführen und Interpretieren von Analysen anleiten.
Übungstermine:
Die Übungsinhalten werden im Videoformat zur Verfügung gestellt.
Weitere Informationen entnehmen Sie bitte den Ankündigungen in Stud.IP.
Empfohlene Literatur für die Veranstaltung:
- Lattin, J. M., Caroll, J. D., & Green, P. E. (2003): Analyzing Multivariate Data, Belmont.
- Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S (2013): Using Multivariate Statistics, Pearson Education, Boston.
- Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
- Backhaus, K., Erichson, W., & Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
- Hair, J.F., Black, W.D., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2013): Multivariate Data Analysis, Pearson, Upper Saddle River.