Aktuelle Lehrveranstaltungen
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 007, (PHIL) HS 2,
Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 3,
Termine am Montag. 24.07.23 09:00 - 12:00, Ort: (ISA) SR 007
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Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8,
Termine am Dienstag. 01.08.23 10:00 - 12:00, Ort: (PHIL) HS 1
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Do. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 6
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Termine am Donnerstag. 27.04.23 10:00 - 12:00, Freitag. 12.05.23 09:00 - 12:00, Ort: (Zoom), ((WIWI) SR 033)
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Mo. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 017,
Termine am Montag. 17.07.23 08:00 - 10:00, Ort: (PHIL) HS 1
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Termine am Freitag. 11.08.23 10:00 - 12:00, Ort: (PHIL) HS 1
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Termine am Freitag. 10.02.23 07:30 - 09:30, Ort: (AM) HS 9
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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001,
Termine am Mittwoch. 15.02.23 12:00 - 13:30, Ort: (PHIL) HS 2
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Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 017
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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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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (Zoom)
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33153 Vorlesung: Empirische Methoden im Bereich Management, Personal und Information (SoSe 22)
Lehrende
Zeiten
Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich)Ort
(E003 (Paula Labor))Erster Termin
Mo., 25.04.2022 14:00 - 16:00 Uhr, Ort: (E003 (Paula Labor))ECTS
5SWS
2
Beschreibung
Die Veranstaltung thematisiert die verschiedenen empirischen Methoden im Bereich Management, Personal und Information. Dabei werden folgende Fragen behandelt:• Welche Methoden stehen in der empirischen Managementforschung zur Verfügung?
• Welche Arten von Daten gibt es? Wie werden sie erhoben?
• Wie können Experimente umgesetzt und durchgeführt werden?
• Wie können diese Daten mittels der Verwendung von statistischer Analysesoftware aufbereitet werden?
• Welche Möglichkeiten zur Auswertung stehen zur Verfügung?
• Wie werden deskriptive, bi- und multivariate Verfahren mit der Software durchgeführt?
Worauf muss hierbei geachtet werden?
• Wie können die Ergebnisse interpretiert werden?
• Wie können Datenanalysen selbstständig durchgeführt werden?
Die Veranstaltung wird in einem Rechnerpool durchgeführt und soll durch die interaktive Konzeption dem Studenten ermöglichen das erlernte Wissen direkt an konkreten Beispielen zu vertiefen und selbst erste empirische Erfahrungen zu sammeln.
Nähere Informationen zur Veranstaltung finden sich jeweils zum Start der Veranstaltung in StudIP
Heimateinrichtung
Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Management, Personal und InformationAnrechenbarkeit
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Semesterzuordnung > Bachelor Business Administration and Economics > Bachelorstudiengang Business Administration and Economics - 5. Semester
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Semesterzuordnung > Bachelor Business Administration and Economics > Bachelorstudiengang Business Administration and Economics - 6. Semester
Alte Zuordnungen (bis WS 2022/23) > Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Bachelor Wirtschaftsinformatik > Studien- und Prüfungsordnung > Version WS 2015 > Gesamtkonto BA BC > Schwerpunktnote > Management, Innovation, Marketing > 212416 | Empirische Methoden im Bereich Management, Personal und Information
Alte Zuordnungen (bis WS 2022/23) > Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Bachelor Business Administration and Economics > Studien- und Prüfungsordnung > Version WS 2014 > Gesamtkonto BA BAE > Management, Innovation, Marketing > 212416 | Empirische Methoden im Bereich Management, Personal und Information
Teilnehmende
Dieser Kurs richtet sich explizit an Bachelorstudierende, die ihre Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Management, Personal und Information planen.Voraussetzungen
Bitte beachten Sie das Anmeldeverfahren und zugehörige Hinweise auf Stud.Ip. Max. 12 Teilnehmer!Lernorganisation
• Interaktiver Frontalunterricht • Individuelle und Gruppen-Bearbeitung von ÜbungsaufgabenLeistungsnachweis
ProjektarbeitSonstiges
Die Modulbeschreibung finden Sie auf der Lehrstuhl-Homepage.Für die Veranstaltung ist ein spezielles Anmeldeverfahren erforderlich. Nähere Informationen finden Sie ca. eine Woche vor Beginn des Semesters in Stud.Ip.
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