Introduction to Experimental Research
Experimente sind eine relevante wissenschaftliche Methode, die in der Forschung weit verbreitet sind. Der Kurs gibt einen Überblick über Experimente als methodischen Ansatz zur Wissensgenerierung im Bereich der Wirtschaftswissenschaften. Damit bietet er ein grundlegendes Verständnis von Experimental Economics für die Durchführung von Forschung und die Teilnahme an fortgeschrittenen Kursen, die die experimentelle Methode verwenden. Mit diesem Kurs werden zwei Ziele verfolgt. Erstens bietet er eine theoretische Einführung in die experimentelle Forschung und ihre Grenzen. Daher werden einige Sitzungen ein grundlegendes Verständnis der experimentellen Methode vermitteln, z. B. wie Experimente in den Wirtschaftswissenschaften durchgeführt und verwendet werden. Zweitens führt der Kurs die Studierenden in einige grundlegende Methoden der statistischen Analyse ein, wie die Varianzanalyse (ANOVA) oder die lineare Regressionsanalyse. Dadurch erhalten die Studierenden einen Einblick, wie gesammelte Daten von Experimenten analysiert werden können und wie die Ergebnisse interpretiert werden. Aufbauend auf der Vorlesung wird in der Übung das praktische Verständnis für die Datenanalyse vertieft, indem die Studierenden in die Software Stata eingeführt werden.
Der Inhalt des Kurses umfasst:
- Grundlagen von Statistiksoftware
- Deskriptive Statistik
- Hypothesentests
- Mittelwertvergleiche, Varianzanalyse, Regressionstechniken
- Grundlagen von Lab- und Feldexperimenten
- Varianten der Datenerhebung mit Experimenten
Lernziele
- Kritische Reflexion über die Möglichkeiten und Grenzen der experimentellen Verhaltensforschung
- Verstehen von unterschiedlichen experimentellen Forschungsdesigns
- Wiederholung und Festigung von Grundkenntnissen in deskriptiver Statistik und Inferenz
- Selbstständige Aufbereitung und Analyse von Daten mit statistischer Software
Sprache
Die Unterrichtssprache ist Englisch.
Umfang und Anrechnung
Lehre: Wöchentliche Vorlesung und Übung
Leistungspunkte: 5
Das Modul kann in folgenden Studiengängen angerechnet werden:
- Master Betriebswirtschaftslehre (Business Studies) -120 LP
- Master Economics: Data Science and Policy - 120 LP
- Master Human Resources Management - 120 LP
- Master Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) - 120 LP
Bewertung
Klausur (100%)
Anmeldung
Bitte melden Sie sich für diesen Kurs an, indem Sie sich in den entsprechenden Kurs in Stud.IP einschreiben. Dort finden Sie auch weitere Details, wie den genauen Zeitplan.
Kontakt
Bei Fragen zu dieser Lehrveranstaltung wenden Sie sich an Simon Merz.