Datenmanagement & Statistik

Lehrinhalte
  • Der Unterschied qualitativer und quantitativer Verfahren
    Skalen, deskriptive Statistik: Häufigkeitstabellen, grafische Darstellungen, Zentral- und Streuungsmaße
    Stochastische Modelle, Urnenmodell als Paradigma der Markt- und Meinungsforschung, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
    Diskrete Verteilungen, Binomialverteilung, Simulation und Visualisierung mehrstufiger Zufallsprozesse mit Excel
    Stetige Verteilungen, Normalverteilungen, z-Transformationen
    Schätztheorie, Konfidenzintervall für Anteilswerte, Schwankungsbreiten und Stichprobengrößen
    Testtheorie, Hypothesentest für Anteilswerte, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, Fehler erster und zweiter Art, Fallstudien