Modulbeschreibung

Forschungsmethoden & Tools II

Kurzzeichen:
M_mba.FOM2
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
3
Arbeitsaufwand (h):
90
Leitidee:

Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse und Fertigkeiten zum reflektierten Einsatz von Analysesoftware auf der Basis quantitativ und qualitativ orientierter Erhebungsverfahren. Für die qualitative Datenanalyse nutzen die Teilnehmenden f4transkript und f4analyse. Für die quantitative Datenanalyse kommt SPSS zum Einsatz. In verschiedenen Übungen setzen sie sich mit der Datenauswertung auseinander und diskutieren ihre Ergebnisse.

Modulverantwortung:
Prof. Dr. Weis Franziska
Standort (angeboten):
St. Gallen (Standard)
Zusätzliche Eingangskompetenzen:

Forschungsmethoden & Tools I

Modultyp:
Pflichtmodul für MSc Business Administration STD_23(Empfohlenes Semester: 2)Kategorie:Angewandte Forschung und Praxisprojekte (AFP)
Bemerkungen:

Workload[h]

Kontaktstudium: 21

Begleitetes Selbststudium: 0

Unbegleitetes Selbststudium: 69

Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 90 Minuten
Bemerkungen zur Prüfung:

closed book

Hilfsmittel:

  • Formelsammlung und Prüfverteilungen werden während der Prüfung bereitgestellt. Ein nicht-programmierbarer Taschenrechner ist zulässig.
Während der Unterrichtsphase:
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:

Schriftliche Modulschlussprüfung: 100%

Bemerkungen:

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

Fachkompetenzen

Die Teilnehmenden können:

  • Quantitativ und qualitativ orientierte Verfahren der Datenauswertung entsprechend einer spezifischen Fragestellung auswählen und anwenden,
  • die Grundlagen der angewandten Statistik und deren Einsatzmöglichkeiten verstehen.

 

Methodenkompetenzen

Die Teilnehmenden können:

  • Qualitativ und quantitativ orientierte Datenerhebungen auf wissenschaftlichem Niveau eigenständig durchführen,
  • Datenauswertungen mithilfe einer Analysesoftware forschungsmethodisch korrekt durchführen,
  • Eine wissenschaftlich fundierte und praktisch anwendbare Problemlösung erarbeiten.

 

Selbstkompetenzen

Die Teilnehmenden können:

  • eine komplexe wissenschaftliche Problemstellung im Team zielorientiert erarbeiten,
  • Auswertungsergebnisse allgemein verständlich aufbereiten und diskutieren.

 

Sozialkompetenzen

Die Teilnehmenden können:

  • Verantwortung für den eigenen und gemeinsamen Lernprozess übernehmen,
  • Den Lernprozess überwachen, kontrollieren sowie bewerten.
Modul- und Lerninhalt:

Themen-/Lernblock 1: Qualitative Datenauswertung

  • Grundlagen der Inhaltsanalyse
  • Aufbereitung qualitativer Daten
  • Generelles Vorgehen bei der Analyse qualitativer Daten
  • Deduktive und induktive Kategorienbildung

 

Themen-/Lernblock 2: Grundlagen – Deskriptive und induktive Statistik

  • Häufigkeitsverteilungen
  • Statistische Kennwerte
  • Konfidenzintervalle
  • Hypothesentests

 

Themen-/Lernblock 3: Bivariate Assoziationsanalyse

  • Kontingenzanalyse
  • χ2-Anpassungstest
  • Korrelationsanalyse
  • Quadrierte Korrelationen als ein Verfahren zur indirekten Wichtigkeitsbestimmung

 

Themen-/Lernblock 4: Mittelwertvergleiche, Varianzanalyse

  • Einstichproben-t-Test
  • Vergleich von (un)abhängigen Stichproben
  • Varianzanalyse

 

Themen-/Lernblock 5: Regressionsanalyse

  • Einfache lineare Regression
  • Binäre logistische Regression

 

Themen-/Lernblock 6: Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen

  • Graphische Darstellung empirischer Daten
  • Auswahl geeigneter Diagrammtypen
  • Gestaltungsempfehlungen für Diagramme
Lehr- und Lernmethoden:

Lehrgespräch, Lehrvortrag, Bearbeitung von Fallbeispielen mithilfe von Analysesoftware, selbständiges Arbeiten in Gruppen

Lehrmittel/-materialien:

Pflichtliteratur:

  • Folienskript

 

Weiterführende Literatur:

  • wird auf Moodle bereitgestellt.