Statistiksoftware

Kurzbeschreibung: Für das betriebliche Informationsmanagement ist das sichere und schlüssige Argumentieren zu ökonomischen und sozialwissenschaftlichen Fragestellungen auf Basis statistischer Verfahren unerlässlich. In der Praxis werden diese Verfahren mit Hilfe von Softwarepaketen durchgeführt, deren Beherrschung eine originäre formale Herangehensweise an Daten, Methodenauswahl und softwaretechnischer Umsetzung erfordern. Das Modul „Statistiksoftware“ stellt sich den Herausforderungen, die sich aus dem Zusammenspiel dieser drei Bestandteile ergeben und vertieft somit das Gelernte aus dem Modul „Statistik“. Das Modul widmet sich genau einer vom Dozenten zu bestimmenden technischen Plattform.

Lehrinhalte: 1. Einführung / Kurzwiederholung zu Basisthemen der Statistik
2. Vorstellung der Basisfunktionen eines statistischen Softwarepaketes anhand der Themen:
2.1 Explorative Verfahren
2.2 Informationsvisualisierung
2.3 Deskriptive Statistik

3. Datenaufbereitung und Voranalysen für die Verarbeitung durch das statistische Softwarepaket

3.1 Datenstrukturen
3.2 Unvollständige Daten
3.3 Ausreißer
3.4 Normalitätsannahmen
4. Softwaregestützte Korrelationsanalyse
5. Softwaregestützte Regressionsanalyse
6. Ausgewählte vertiefte Themen aus dem Bereichen Zeitreihenanalysen, allgemeines lineares Modell, logistische Regression, robuste statistische Verfahren, Monte-Carlo-Methoden, Mehrebenenmodelle

Lernergebnisse / Kompetenzziele: Wissensverbreiterung
Wissensverbreiterung
Die Studierenden können die Möglichkeiten und Grenzen von statistischer Verfahren bewerten und abschätzen.
Wissensvertiefung
Die Studierenden erklären und beschreiben, welche Ergebnisse und Nutzenpotentiale Unternehmen aus statistischen Verfahren gewinnen können.
Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden können wesentliche Verfahren zur Datenauswertung und Datenpräsentation beherrschen sowie entsprechende Ergebnisinterpretationen durchführen.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden können die Ergebnisse statistischer Datenanalysen verbal unter Nutzung aktueller IT-Werkzeuge präsentieren und kommunizieren.
Können - systemische Kompetenz
Die Studierenden wenden erfolgreich eine Reihe von quantitativen Verfahren, Fertigkeiten, Techniken und Materialien an, die im Berufskontext spezialisiert und fortgeschritten sind.

Lehr-/Lernmethoden: Seminaristischer Unterricht mit unterschiedlichen Praxisübungen im Computerraum

Lehrende

Lehr-/Lernkonzept

Workload Dozentengebunden
Std. Workload	Lehrtyp
40	Vorlesungen
20	Übungen
Workload Dozentenungebunden
Std. Workload	Lehrtyp
40	Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
30	Hausarbeiten
20	Prüfungsvorbereitung

Literatur: Field, Andy: Discovering Statistics Using R, Sage PublishersField, Andy: Discovering Statistics Using SPSS, Sage PublishersGreen, Christopher: The Stat 390 R Primer, University of Washington, www.stat.washington.edu/cggreen/rprimer/

Weitere Literatur wird während der Veranstaltung angegeben.

Prüfungsleistung

Bemerkung zur Prüfungsform: Die Portfolioprüfung (100 Punkte) ist entweder für alle Studierenden eine einstündige Klausur (50 Punkte) und ein Projektbericht (50 Punkte) oder für alle Studierenden eine einstündige Klausur (50 Punkte) und eine Hausarbeit (50 Punkte).