607.906 (22W) Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen

Wintersemester 2022/23

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
05.10.2022 08:30 - 10:00 HS 4 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data
LV-Art Vorlesung interaktiv (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 58 (40 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 05.10.2022
eLearning zum Moodle-Kurs
Seniorstudium Liberale Ja

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Ziel dieser LV ist die Vermittlung von theoretischen und praktischen Grundkenntnissen der Datenaufbereitung, Datenauswertung und des Umgangs mit statistischen Kennzahlen. Nach einer erfolgreichen Absolvierung sollen die Studierenden in der Lage sein reale Daten erheben, analysieren und für statistische Zwecke einsetzen zu können.


 

Lehrmethodik

Vortrag des Lehrveranstaltungsleiters in Anlehnung an die Lehrbücher und begleitet mit praktischen Beispielen mit Software R (die Mitnahme eines Laptops ist dringend empfohlen); Verständnisfragen und kritische Diskussionen während der LV sind jederzeit möglich und willkommen. 

In dem "Blended Learning"-Teil der LV werden zwei individuelle Projekte ausgearbeitet.

Inhalt/e

  1. Wichtigkeit von Statistik, Einführung in R, Grundbegriffe der Statistik, Merkmalstypen

  2. Häufigkeitsverteilungen einzelner Merkmale, grafische und tabellarische Darstellung

  3. Gemeinsame Häufigkeitsverteilung zweier Merkmale, grafische und tabellarische Darstellung, Kennzahlen statistischer Verteilungen (Mittelwert)

  4. Kennzahlen statistischer Verteilungen (Median), Kennzahlen der Streuung (Varianz und Stand­ardabweichung)

  5. Kennzahlen des statistischen Zusammenhangs (Chi-Quadrat, Cramer’s V, Kovarianz und Korre­lationskoeffizient)

Literatur

Verwendete Lehrbücher: 

Quatember A. (2017). Statistik ohne Angst vor Formeln – Das Studienbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler (5., aktualisierte Auflage). Pearson Studium: München.

Hatzinger R., Hornik K., Nagel H., Maier M. (2014). R: Einführung durch angewandte Statistik (2. aktualisierte Auflage). Pearson Studium.                        

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Die Beurteilung setzt sich aus zwei Teilleistungen zusammen: eine Endklausur und individuelle Projekte. 

Eine multiple-Choice Klausur findet am Ende der LV (es gibt insgesamt zwei Termine für die Endklausur, direkt im Anschluss an die LV und am Anfang von SoSe 2023) statt.

Es gibt zwei Projektwochen, in denen individuelle Projekte ausgearbeitet und gegenseitig beurteilt werden sollen.

Prüfungsinhalt/e

Prüfungsrelevant ist das in der LV tatsächlich behandelte Material, die Auflistung in der LV-Beschreibung hat in diesem Sinn indikativen Charakter. Das behandelte Material kann über das im angegebenen Buch hinausgehen und ggf. auch vom Buch abweichen; es wird eventuell zusätzliche Unterlagen geben oder Diskussionen mit Hilfe der Tafel.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Beide Teilleistungen tragen zu 50% zur Endnote bei. Jede Teilleistung muss dabei positiv beurteilt sein.

Die multiple-Choice Klausur besteht aus zehn Blöcken mit je vier Aussagen, die als richtig oder falsch zu werten sind. Für jede richtige Antwort erhalten Sie einen Punkt. Für eine positive Beurteilung dieser Teilleistung, sind mindestens 28 Punkte (von 40 möglichen) erforderlich.

Es gibt zwei Projektwochen, in denen individuelle Projekte ausgearbeitet und gegenseitig beurteilt werden sollen. Jedes Projekt, sowie gegenseitige Beurteilungen liefern maximal 25 Punkte, was in Summe der beiden Projekte 50 Punkte ergibt. Für eine positive Beurteilung dieser Teilleistung braucht man 25 Punkte.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Methoden der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Pflichtfach)
      • 5.3 Weitere empirische Methoden ( 0.0h VO, VC, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Masterstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 918, Version: 22W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 8.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 918, Version: 12W.4)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik (SKZ: 522, Version: 20W.2)
    • Fach: Grundlagen des Informationsmanagement und Forschungsmethodik (Pflichtfach)
      • 3.2 Methoden der empirischen Sozialforschung ( 0.0h VO, VI, VC / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 12W.3)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.1. SVWL Volkswirtschaftslehre 1 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.2. SVWL Volkswirtschaftslehre 2 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.3. SVWL Volkswirtschaftslehre 3 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Masterstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 909, Version: 12W.4)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.906 Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h VI / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 607.906 VI Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2015/16
  • 607.906 VC Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2014/15
  • 607.906 VK Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen (2.0h / 4.0ECTS)