Lehrveranstaltung für Master-Studiengänge

Modul M.WIWI-BWL.0169

Dozent*innen:

• Prof. Dr. Yasemin Boztug




• Prof. Dr. Waldemar Toporowski

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Ansprechpartner*innen:

• Chiara Pfeiffer




• Judith Derenthal

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Zeit und Ort:

Vorlesung: Montags, 10:15 - 11:45 Uhr

Start: 14.04.2025

Raum: ZHG 006

Angeboten: Jedes Sommersemester

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Zu erbringende Prüfungsleistungen:

Klausur: 60 Minuten - 6 Credits

Klausurtermin:

Datum: Montag, 28.07.2025, 10:15 - 11:15 Uhr

Raum: ZHG 102

Anmeldung in FlexNow: tba

(Es gibt keinen Zweittermin)

Prüfungsanforderungen:

Nachweis von Kenntnissen der behandelten multivariater Verfahren. Anwendung auf marketingrel-evante Fragestellungen, Analyse und Interpretation von Ergebnissen der Verfahren.

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Voraussetzungen:

Keine formalen Zugangsvoraussetzungen

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Empfohlene Vorkenntnisse:

Grundkenntnisse in Statistik, Forschungsmethoden

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Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden ein profundes Verständnis der multivariaten Analyseverfahren Regressionsanalyse, Mediationsanalyse, Varianzanalyse und Faktorenanalyse erw-orben. Die Studierenden sind in der Lage, die Eignung der Verfahren für einzelne Marketing-Frages-tellungen zu beurteilen und jenes Verfahren auszuwählen und selbstständig anzuwenden, mit dem die Fragestellungen beantwortet werden können. Darüber hinaus können die Studierenden die be-handelten Verfahren in Bezug auf ihre Voraussetzungen und Annahmen kritisch einordnen. Die Stu-dierenden können die methodischen und statistischen Grundideen der Verfahren wiedergeben, kon-krete 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.

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Inhalte der Vorlesung:

• Regressionsanalyse (lineare, nicht-lineare und logistische Regression)


• Mediationsanalyse


• Varianzanalyse (ANOVA, ANCOVA, MANOVA)


• Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse

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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, Boston.


• Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden, Berlin.


• Backhaus, K., Erichson, W., & Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, Berlin.


• Hair, J.F., Black, W.D., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2013): Multivariate Data Analysis, Pearson, Upper Saddle River.