Die Studierenden sind in der Lage, theoretische und empirische Forschungsprojekte selbständig zu planen, durchzuführen und zu dokumentieren. Sie kennen die Grundlagen theoretischer sowie quantitativer, induktiver und deduktiver empirischer Forschung, wozu die Motivation der Forschungsfragen, die Messung relevanter Variablen und deren Manipulation im Rahmen von Experimenten sowie einfache statistische Tests und Kleinstquadratschätzungen gehören. Die Studierenden gewinnen eine breitere Perspektive auf diese Methoden, um sie flexibler einsetzen zu können. Sie verfügen über ein gutes Gespür für die typischen Klassen von Endogenitätsproblemen.

Die Entwicklung eines tiefen Verständnisses der grundlegenden Methoden bei der Durchführung von Forschungsprojekten in der Wirtschaft ist für Studierende dieses Fachs von entscheidender Bedeutung. Die Beherrschung der grundlegenden Methoden verschafft Fachleuten und Akademikern einen großen Vorteil, da sie in der Lage sind, wertvolle und verlässliche Muster in Daten zu erkennen und mit diesen Daten begründete Behauptungen kritisch zu beurteilen.Statistische Grundkonzepte werden kurz besprochen. Dieser Kurs ersetzt jedoch nicht die entsprechenden Vorkenntnisse aus dem Bachelor-Studium oder aus Kursen, die als Zulassungsvoraussetzung für den Studiengang vorgeschrieben sind. Vielmehr wird ein anwendungsorientierter Ansatz verfolgt, der auf diesen Vorkenntnissen aufbaut und die Studierenden auf spätere Anwendungen, sei es eine entsprechende Diplomarbeit oder ein Forschungsbericht, vorbereitet.

1. Überblick über die theoretische sowie qualitative und quantitative, induktive und deduktive empirische Forschung
2. Deskriptive Statistik, induktive Statistik und grundlegende statistische Tests (z. B. z, t, F, Chi-Quadrat)
3. Grundlagen der linearen Regression und nichtlinearer Effekte, einschließlich der kritischen Bewertung von Annahmen
4. Multikollinearität und Ausreißeranalysen
5. Endogenitätsprobleme, einschließlich ausgelassener Variablen, Messfehler, umgekehrter Kausalität und endogener Selektion, sowie deren Lösung, wie z. B. Instrumentalvariablen und verschiedene Arten von Experimenten
6. Quantitative Erhebungen: Messung, Messfehler und konfirmatorische und exploratorische Faktorenanalyse

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