Lehrveranstaltung für Master-Studiengänge

Modul M.WIWI-BWL.0170

Dozent*innen:

• Prof. Dr. Yasemin Boztug




• Prof. Dr. Maik Hammerschmidt

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Ansprechpartner*innen

• Chiara Pfeiffer




• Henrietta Batinovic

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Zeit und Ort

Vorlesung: Montags, 12:15 - 13:45 Uhr

Start: 28.10.2024

Raum: ZHG 006



Angeboten: Jedes Wintersemester

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Zu erbringende Prüfungsleistungen:

Klausur: 60 Minuten - 6 Credits

Klausurtermin:

Datum: Montag, 24.02.2025, 12:30 - 13:30 Uhr

Raum: ZHG 009

Anmeldung in FlexNow: tba

(Es gibt keinen Zweittermin)

Prüfungsanforderungen:

Nachweis von Kenntnissen der behandelten multivariater Verfahren. Anwendung auf marketing-relevante 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, Marketing Research

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Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden ein profundes Verständnis der multivariaten Analyseverfahren Clusteranalyse, Strukturgleichungsmodelle, Conjointanalyse und Zeitreihenanalyse erworben. Die Studierenden sind in der Lage, die Eignung der Verfahren für einzelne Marketing-Frag-estellungen zu beurteilen und jenes Verfahren auszuwählen und selbstständig anzuwenden, mit dem die Fragestellungen beantwortet werden können. Darüber hinaus können die Studierenden die beha-ndelten Verfahren in Bezug auf ihre Voraussetzungen und Annahmen kritisch einordnen. Die Studier-enden 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 pra-ktisch für die Analyse von real-world Daten anzuwenden.

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Inhalte der Vorlesung:

• Clusteranalyse


• Strukturgleichungsmodelle


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


• Zeitreihenanalyse

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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.