Das Modul wird nicht mehr angeboten.

Dozent*innen:





• Prof. Dr. Yasemin Boztuğ


• Prof. Dr. Maik Hammerschmidt


• Prof. Dr. Waldemar Toporowski






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Dozentin für die Übung:





• Chiara Pfeiffer





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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.)





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Voraussetzungen: Keine formalen Zugangsvoraussetzungen.




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Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester




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Zeit und Ort der Vorlesung:




Digitale Vorlesung




Die Veranstaltung wird digital in Form der Unterlagen und Vorlesungsvideos im StudIP zur Verfügung gestellt.




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Veranstaltungsbeginn: tba




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Prüfung: Klausur: 90 Min. (6 CP)




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Prüfungsanforderungen: Nachweis von Kenntnissen multivariater Verfahren sowie Anwendung auf marketingrelevante Fragestellungen, Analyse und Interpretation von Resultaten multivariater Verfahren.




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Klausurtermin:




Datum: tba




Raum: tba




Anmeldung in FlexNow: tba. Es gibt keinen Zweitermin.




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Lernziele: 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 theoretische Wissen mit geeigneter Statistiksoftware praktisch anzuwenden.




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Inhalte der Vorlesung:





• Einführung in die Testtheorie


• Mathematische Grundlagen


• Faktorenanalyse


• Strukturgleichungsmodelle


• Conjoint-Analyse (traditionelle, hybride, adaptive und choice-based Conjoint-Analyse)


• Discrete Choice Modellierung





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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.




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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.