Dozent*innen: Dozentin für die Übung: Modul für folgende Masterstudiengänge: Voraussetzungen: Keine formalen Zugangsvoraussetzungen. Empfohlene Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Statistik, Forschungsmethoden Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester Zeit und Ort der Vorlesung: tba Vorlesungsbeginn: tba Prüfung: Klausur: 60 Min. (6 CP) Prüfungsanforderungen: Nachweis von Kenntnissen der behandelten multivariaten Verfahren. Anwendung auf marketingrelevante Fragestellungen und Interpretation der Ergebnisse der Verfahren. Klausurtermin: tba Raum: tba Anmeldung in FlexNow: tba. Es gibt keinen Zweittermin. Lernziele: Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden ein profundes Verständnis der multivariaten Analyseverfahren Regressionsanalyse, Mediationsanalyse, Varianzanalyse und Faktorenanalyse erworben. Die Studierenden sind in der Lage, die Eignung der Verfahren für einzelne Marketing-Fragestellungen zu beurteilen und jenes Verfahren auszuwählen und selbstständig anzuwenden, mit dem die Fragestellungen beantwortet werden können. 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 bezüglich der Verfahren mit geeigneter Statistiksoftware praktisch für die Analyse von real-world Daten anzuwenden. Inhalte der Vorlesung: 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. Dies erfolgt mittels des Softwarepaketes SPSS. In den Übungen werden Aufgaben mit praktischen Anwendungsfällen und zugehörigen Daten gelöst, die gezielt die Durchführung aller Analyseschritte und das Interpretieren der Ergebnisse anleiten. Übungstermine: tba Übungsbeginn: tba Empfohlene Literatur für die Veranstaltung: Vorlesung: Digital Klausur: tba Klausur tba Ansprechpartner*innen
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