607.906 (22W) Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data

Wintersemester 2022/23

Registration deadline has expired.

First course session
05.10.2022 08:30 - 10:00 HS 4 On Campus
... no further dates known

Overview

Due to the COVID-19 pandemic, it may be necessary to make changes to courses and examinations at short notice (e.g. cancellation of attendance-based courses and switching to online examinations).

For further information regarding teaching on campus, please visit: https://www.aau.at/en/corona.
Lecturer
Course title german Datenaufbereitung, -auswertung und statistische Kennzahlen
Type Lecture interactive (continuous assessment course )
Course model Attendance-based course
Hours per Week 2.0
ECTS credits 4.0
Registrations 58 (40 max.)
Organisational unit
Language of instruction German
Course begins on 05.10.2022
eLearning Go to Moodle course
Seniorstudium Liberale Yes

Time and place

Please note that the currently displayed dates may be subject to change due to COVID-19 measures.
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Course Information

Intended learning outcomes

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.


 

Teaching methodology

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.

Course content

  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)

Literature

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.                        

Examination information

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.

Examination methodology

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.

Examination topic(s)

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.

Assessment criteria / Standards of assessment for examinations

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.

Grading scheme

Grade / Grade grading scheme

Position in the curriculum

  • Bachelor's degree programme Business Administration (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Subject: Methoden der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Compulsory subject)
      • 5.3 Weitere empirische Methoden ( 0.0h VO, VC, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Business Administration (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Master's degree programme Business Administration (SKZ: 918, Version: 22W.1)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 8.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Master's degree programme Applied Business Administration (SKZ: 918, Version: 12W.4)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Bachelor's degree programme Management Information Systems (SKZ: 522, Version: 20W.2)
    • Subject: Grundlagen des Informationsmanagement und Forschungsmethodik (Compulsory subject)
      • 3.2 Methoden der empirischen Sozialforschung ( 0.0h VO, VI, VC / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Business and Law (SKZ: 519, Version: 12W.3)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
  • Bachelor's degree programme Business and Law (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Subject: Volkswirtschaftslehre (Compulsory elective)
      • 7.7.1. SVWL Volkswirtschaftslehre 1 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Business and Law (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Subject: Volkswirtschaftslehre (Compulsory elective)
      • 7.7.2. SVWL Volkswirtschaftslehre 2 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Business and Law (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Subject: Volkswirtschaftslehre (Compulsory elective)
      • 7.7.3. SVWL Volkswirtschaftslehre 3 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Business and Law (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Master's degree programme Business and Law (SKZ: 909, Version: 12W.4)
    • Subject: Freie Wahlfächer (Optional subject)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.906 Data Acquisition, Data Evaluation and Statistical Key Data (2.0h VI / 4.0 ECTS)

Equivalent courses for counting the examination attempts

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)