Research Methods III: Advanced Quantitative Analysis
Niveau
2. Studienzyklus, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Studierenden sind in der Lage:
• die Beschränkungen von linearen Modellen wie OLS in Bezug auf nominal/ordinal skalierte abhängige Variablen zu erklären und alternative Modelle zu identifizieren.
• die Potenziale von Modellen mit binären abhängigen Variablen zu benennen und bei entsprechenden Forschungsfragen kompetent einzusetzen.
• Fragestellungen aus der Marktforschung in Bezug auf z.B. Kaufentscheidung oder Kundenzufriedenheit durch Logit/Probit Modelle zu analysieren und Ergebnisse zu interpretieren.
• Präferenzen von Konsumenten und optimale Preissetzung durch eine Conjoint Analyse theoretisch zu modellieren und empirisch zu untersuchen.
• Modelle aus dem Bereich der nominal/ordinal skalierten abhängigen Variablen und der Conjoint Analyse selbständig auf Basis von Software wie STATA oder R, zu implementieren und auszuwerten.
• die Beschränkungen von linearen Modellen wie OLS in Bezug auf nominal/ordinal skalierte abhängige Variablen zu erklären und alternative Modelle zu identifizieren.
• die Potenziale von Modellen mit binären abhängigen Variablen zu benennen und bei entsprechenden Forschungsfragen kompetent einzusetzen.
• Fragestellungen aus der Marktforschung in Bezug auf z.B. Kaufentscheidung oder Kundenzufriedenheit durch Logit/Probit Modelle zu analysieren und Ergebnisse zu interpretieren.
• Präferenzen von Konsumenten und optimale Preissetzung durch eine Conjoint Analyse theoretisch zu modellieren und empirisch zu untersuchen.
• Modelle aus dem Bereich der nominal/ordinal skalierten abhängigen Variablen und der Conjoint Analyse selbständig auf Basis von Software wie STATA oder R, zu implementieren und auszuwerten.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
LV: Research Methods I & II
Lehrinhalte
• Analyse von nominal/ordinal skalierten abhängigen Variablen
• Logit/Probit Modelle und Maximum Likelihood Estimation
• Empirische Präferenzschätzung und Conjoint Analyse
• Determinanten von Kaufentscheidung und Kundenzufriedenheit
• Implementierung von Modellen mit STATA oder R
• Logit/Probit Modelle und Maximum Likelihood Estimation
• Empirische Präferenzschätzung und Conjoint Analyse
• Determinanten von Kaufentscheidung und Kundenzufriedenheit
• Implementierung von Modellen mit STATA oder R
Empfohlene Fachliteratur
• Wooldridge, Jeffrey: Introductory Econometrics A Modern Approach. Cenage Learning (latest edition)
• Chapman, Chris; McDonnell Feit, Elea: R For Marketing Research and Analytics. Springer (latest edition)
• Orme, Bryan: Getting Started with Conjoint Analysis. Research Publishers (latest edition)
• Chapman, Chris; McDonnell Feit, Elea: R For Marketing Research and Analytics. Springer (latest edition)
• Orme, Bryan: Getting Started with Conjoint Analysis. Research Publishers (latest edition)
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Online Aufgaben, Hausarbeit, Klausur
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
E-Learning Anteil in %
25
Semesterwochenstunden (SWS)
2.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Blended Learning
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
3
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Dr. Peter Dietrich
Studienjahr
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
06.MV.RSM.3
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
kein