Aktuelle Lehrveranstaltungen
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Do. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich) - Asynchone Online-Vorlesung k.A.
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Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10,
Termine am Montag. 09.01.23 14:15 - 15:45, Ort: (Online in Zoom (Link unter ZOOM))
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Mi. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Fr. 10:00 - 11:30 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10,
Termine am Donnerstag. 10.11.22 16:00 - 18:00, Ort: (AM) HS 10
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Mi. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Mi. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008,
Termine am Freitag. 11.11.22, Freitag. 09.12.22 09:00 - 12:00, Freitag. 27.01.23 09:30 - 12:00, Mittwoch. 08.02.23 14:00 - 16:00, Ort: (WIWI) HS 6, (HK 28) SR 010 (HA), (PHIL) HS 4
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Do. 18:00 - 19:30 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 027
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Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 017
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Di. 16:00 - 19:00 (zweiwöchentlich, ab 18.10.2022), Ort: (HK 28) SR 010 (HA),
Termine am Dienstag. 08.11.22 16:00 - 19:00, Mittwoch. 15.02.23 16:00 - 18:00, Ort: (HK 28) SR 010 (HA)
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Veranstaltung |
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8
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Do. 16:30 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 027
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Veranstaltung |
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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 9,
Fr. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14
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Mo. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 9
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 9
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Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Do. 16:00 - 18:00 (wöchentlich) - Zoom/online, Ort: (IM) SR 034
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Mi. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 5,
Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 5
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Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008,
Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 2
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Mi. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Mi. 16:00 - 17:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Do. 10:00 - 11:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Do. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7,
Do. 16:00 - 17:30 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 2
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Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 007,
Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Mo. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7,
Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008,
Di. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 007,
Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008
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Do. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 13
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Veranstaltung |
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Veranstaltung |
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Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 026,
Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 026,
Mo. 18:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 102,
Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 004,
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 004,
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 001 (HA),
Di. 18:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 004,
Mi. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (HK 28) SR 009,
Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (HK 28) SR 009,
Mi. 18:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: (HK 28) SR 009,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (HK 28) SR 002,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 006,
Do. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 006,
Fr. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 102
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Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14
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Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008
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Mo. 18:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008
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Di. 18:00 - 20:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8
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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Mi. 18:00 - 20:00 (wöchentlich) - Zoom/online, Ort: (IM) SR 034
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Do. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Do. 18:00 - 20:00 (wöchentlich) - Zoom/online, Ort: (IM) SR 034
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37507 Vorlesung: Data Analysis in R for Information Systems Research (SoSe 23)
Lehrende
Zeiten
Termine am Freitag. 28.04.23 09:00 - 11:00, Freitag. 19.05.23, Freitag. 26.05.23, Freitag. 02.06.23, Freitag. 07.07.23 09:00 - 13:00, Ort: (JUR) R 058Ort
(JUR) R 058Erster Termin
Fr., 28.04.2023 09:00 - 11:00 Uhr, Ort: (JUR) R 058ECTS
2SWS
2
Beschreibung
The application of computational, data-driven research methods is an important skill for information systems researchers. Such research methods can use data from various sources such as surveys. To analyze such data sets, this course focuses on structural equation modeling. The course provides the necessary statistical principles and introduces into basic concepts and techniques of structural equation modeling. The concepts and techniques are applied to real world sample applications from information systems research. The implementation of own structural equation models is demonstrated using the statistical analysis software R.On this basis, the course covers the following topics:
1. Specification of structural models
2. Specification of measurement models
3. Data collection and examination
4. PLS path model estimation
5. Reflective and formative measurement model assessment
6. Assessment of the structural model
7. Moderator and mediator analysis
Heimateinrichtung
Lehrstuhl f. Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Betriebliche InformationssystemeAnrechenbarkeit
Studienangebote in anderen Sprachen > Studienangebot in englischer Sprache
Gefährdungspotenzial > Kein Gefährdungspotential der Veranstaltung für werdende und stillende Mütter (grün)
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Wirtschaftsinformatik > Version 1 > Gesamtkonto MR WII > Methoden > 266501 | Data Analysis in R for Information Systems Research
Schwerpunkte der Universität > Digitalisierung / KI
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Wirtschaftsinformatik > Version 1 > Gesamtkonto MR WII > Wirtschaftsinformatik/ Informations Systems > 266501 | Data Analysis in R for Information Systems Research
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Gesamtkonto MR BA > Wirtschaftsinformatik / Information Systems > Vertiefung > 266501 | Data Analysis in R for Information Systems Research
Voraussetzungen
In accordance with § 3 of the study and examination regulations for the master degree program business administration and the master degree program information systems. Students should have knowledge in statistics on master level (preferably via the complementary course ‘Computational Statistics – Regression in R’). ). It is possible to attend this course and the complementary course ‘Computational Statistics – Regression in R’ in the same semester (see ‘weitere Hinweise’ for further information). Also, students should be familiar with the software package R and RStudio (e.g., via prior experience or reading of the online documentation).Lernorganisation
The lecture will be conducted through an interactive classroom lecture, with real world exercises in the computer lab. Individual student presentations will be discussed in the classroom. Additionally, teams of two students will analyze a data set from the context of information systems through structural equation modeling using R and consolidate their analysis results in a written report.Leistungsnachweis
To successfully pass the course, each individual student must give an oral presentation (approx. 10 minutes) followed by a discussion (approx. 5 minutes) about topics discussed throughout the course which is worth 50% of the course grade. In addition, teams of two students must analyze a data set from the context of an information systems research problem through structural equation modeling using R and provide a written report about their analysis results (approx. 10 pages) which is worth 50% of the course grade.Literatur
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications.
Sonstiges
• The course language is English• Hands-on exercises on techniques of structural equation modeling in the computer lab using R
• Discussion of information systems research papers that have successfully applied structural equation modeling
• Please visit website (www.bis.uni-passau.de) 4 weeks before the semester starts for information about the enrolment (especially for information about attendance on this course and the complementary course ‘Computational Statistics – Regression in R’)
Veranstaltung |
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Mo. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 5
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1,
Mi. 10:30 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Mo. 10:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Do. 10:00 - 11:30 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 9
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Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14
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Do. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Termine am Mittwoch. 19.04.23, Mittwoch. 26.04.23, Mittwoch. 03.05.23, Mittwoch. 17.05.23, Mittwoch. 14.06.23, Mittwoch. 21.06.23, Mittwoch. 28.06.23 16:00 - 19:00, Mittwoch. 05.07.23 14:00 - 16:00, Ort: (HK 28) SR 101, (AM) HS 9
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Mo. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 105
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Di. 12:00 - 14:00 (zweiwöchentlich, ab 18.04.2023), Ort: (HK 14b) SR 106
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Mo. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 106
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Veranstaltung |
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Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 9
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Di. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 13
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Mo. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8,
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008, (PHIL) HS 1,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 13
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Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 13
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Do. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 5
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Mo. 16:00 - 17:30 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008,
Do. 08:00 - 09:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008
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Do. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 001 (HA),
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 004
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Mi. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 007, (PHIL) HS 2
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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Veranstaltung |
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Mi. 08:00 - 12:00 (wöchentlich) k.A.
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Veranstaltung |
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Veranstaltung |
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Di. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 5
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Veranstaltung |
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Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 6
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Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 002,
Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 147a (HA),
Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 001 (HA),
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 002,
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 027,
Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 059,
Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 002,
Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 010,
Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 059,
Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 034,
Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (NK) SR 412c,
Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 002,
Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 028 (HA),
Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 154,
Mi. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 002,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 002,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 153,
Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) SR 027
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Veranstaltung |
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Termine am Donnerstag. 13.04.23 - Freitag. 14.04.23 08:00 - 18:30, Ort: (JUR) R 058
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