### PO 2024 ### ### Studiengang und Semester 2MBM ### Modulbezeichnung Empirische Forschung und Statistik ### Englische Modulbezeichnung Empirical Research and Statistics ### Art Wahlpflichtmodul MBM: Wahlpflichtfach Managementtechniken ### ECTS-Punkte 5 ### Studentische Arbeitsbelastung 60, 90 ### Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung) ### Empfohlene Voraussetzungen ### Pruefungsform und -dauer Hausarbeit oder Klausur 2h ### Lehrmethoden und Lernmethoden Vorlesung/Seminar ### Modulverantwortlicher Till Becker ### Qualifikationsziele Das Modul ermöglicht es den Studierenden, unterschiedliche Methoden der empirischen Forschung und Statistik kennenzulernen. Können (instrumentelle, systemische, kommunikative Kompetenz - Wissenserschließung): Die Studierenden sind in der Lage, statistische Methoden als Hilfsmittel bei Planungs- und Entscheidungsproblemen anzuwenden und den Entscheidungs-/ Forschungszusammenhang darzustellen. Sie können vorhandene interne und externe Datenquellen ermitteln sowie die Erhebung fehlender Daten vom Design über die Erhebung, Auswertung und Aufbereitung begleiten. Sie können Ergebnisse zielbezogen interpretieren und präsentieren. Wissen und Verstehen (Wissensverbreiterung und Wissensvertiefung - Fachkompetenz): Die Studierenden haben die Statistik als Entscheidungshilfe in der betrieblichen Praxis verstanden und die Fähigkeit erworben, den möglichen Einfluss des Datenentstehungsprozesses, der Datenquellen und der Datenpräsentation auf das Ergebnis zu erläutern. ### Lehrinhalte Das Ziel des Moduls ist es, anhand konkreter Werkzeuge und Aufgabenstellungen die relevanten Methoden zu erlernen, um diese in der Masterarbeit, in Forschungsarbeiten und im beruflichen Kontext anwenden zu können. Im Vordergrund steht dabei die Anwendung der Methoden in Verbindung mit einem Verständnis über die Voraussetzungen für deren Einsatz. Herleitung und Beweisführung theoretischer Grundlagen sind dabei nicht Gegenstand der Veranstaltung. Die behandelten Methoden sind eine Auswahl von: Erstellung und Auswertung von Befragungen, Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Anomalien erkennen, Assoziations- und Conjointanalyse, Text Mining, Entscheidungsbäume, Netzwerkanalyse und aktuell relevante Verfahren. Alle ausgewählten Methoden werden mit Hilfe von Softwaretools angewandt. Dies sind entweder Standardtools wie Tabellenkalkulationsprogramme oder frei verfügbare Open-Source-Tools. ### Literatur Lernmaterialien werden über eine Online-Plattform zur Verfügung gestellt; Handl, Kuhlenkasper: Einführung in die Statistik - Theorie und Praxis mit R, Springer Backhaus u.a.: Multivariate Analysemethoden, Springer ### Titel der Lehrveranstaltung Empirische Forschung und Statistik ### Dozent Till Becker ### SWS 4