Sommersemester 24

Vorlesung

Empirische Forschungsmethoden - Multivariate Datenanalyse

Dozent:
  • Prof. Dr. Jost Adler
Ansprechpartner:
Semester:
Sommersemester 2024
Turnus:
Sommersemester
Termin:
Mo 14:00 - 18:00 (c.t.)
Raum:
LB 107
Beginn:
15.04.2024
Ende:
13.05.2024
Sprache:
deutsch
Moodle:
Veranstaltung in Moodle

Beschreibung:

Zugangsschlüssel für den Moodle-Kurs (nach Einloggen mit UDE-ZIM-Kennung): im Material-Bereich der Veranstaltung!

Liebe Studierende,

nach derzeitigem Planungsstand soll die Veranstaltung Empirische Forschungsmethoden – Multivariate Datenanalyse im Sommersemester 2024 als Präsenz-Veranstaltung durchgeführt werden. Bitte beachten Sie die an der UDE geltenden Schutzmaßnahmen, die einen Lehr- und Prüfungsbetrieb in Präsenz ermöglichen. Das Vorlesungsskript sowie ergänzende Unterlagen (z.B. Daten-, Programmdateien, Videos, Literatur und Altklausuren) werden Ihnen über Moodle zur Verfügung gestellt.   

Außerdem haben wir in Moodle Diskussionsforen zu den einzelnen Vorlesungskapiteln für Sie eingerichtet. In diesen Foren können Sie im Laufe des Semesters aufkommende Fragen mit Ihren Kommilitonen (und ggf. dem Lehrstuhlteam) besprechen. Den Zugangsschlüssel für den Moodle-Kurs finden Sie nach dem Einloggen mit Ihrer UDE-ZIM-Kennung im Materialbereich. Bitte schreiben Sie sich rechtzeitig vor Vorlesungsbeginn in den Kurs ein (ab 01.04.2024 möglich), um Zugriff auf die prüfungsrelevanten Materialien zu erhalten. Den Kurs finden Sie in Moodle unter

… / Sommersemester 2024 / Betriebswirtschaftslehre / Mercator School of Management / Lehrstuhl für Marketing / EFM-MVA2024

Die Prüfung der Veranstaltung Empirische Forschungsmethoden – Multivariate Datenanalyse im 1. Block des Sommersemesters 2024 soll nach derzeitigem Planungsstand ebenfalls in Präsenz durchgeführt werden. 

Ihre Anliegen können Sie gerne per E-Mail an lydia.simon@uni-due.de richten.

Gliederung:

1 Klassifikationsansätze
2 Explorative Verfahren der Datenanalyse (strukturentdeckend)
2.1 Multidimensionale Skalierung
2.2 Clusteranalyse
3 Konfirmatorische Verfahren der Datenanalyse (strukturprüfend)
3.1 Nichtlineare Regressionsanalyse
3.2 Varianzanalyse
3.3 Kausalanalyse

Prüfungsart:

Klausur

Material:

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