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Methodische Schwerpunkte
Multivariate Modelle (Lineare Regression, nicht-lineare Modelle, Panelregression)
Nicht-parametrische Tests -
Methodische Schwerpunkte von Timo Ohnmacht
Entscheidungsmodellierung (Logit/Probit)
Regressionsanalysen mit R (inkl. Interaktionsterme)
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Silke Zöllner
Wirtschaft
Wissenschaftliche MitarbeiterinMethodische Schwerpunkte
Einführungen in R (auch zu verschiedenen Themenschwerpunkten wie z.B. Regression, Diagramme)
Cluster-, Hauptkomponenten- und Faktoranalysen
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Gabrielle Wanzenried
Wirtschaft
DozentinMethodische Schwerpunkte
Forschungsdesign (quantitativ)
Regressionsanalysen mit Stata (Querschnitt- und Panel Data Modelle; OLS und GMM Methoden)
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Methodische Schwerpunkte
Primärdatenerhebung (z.B. standardisierte Befragungs-/Erhebungsmethodik)
Sekundärdatenerhebung (z.B. via Datenprovider Bloomberg)
Datenauswertung (z.B. Zeitreihenanalysen, Finanzmarktstatistik)
Case Study Research
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Methodische Schwerpunkte
Forschungsdesign (quantitativ)
Zeitreihen- und Regressionsanalysen
Software (EViews, Stata, VBA, R, Matlab)
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Methodische Schwerpunkte
Uniparkadministrator
Beratung bei Online-Umfragen mit EFS
Datenaufbereitung und Datenverarbeitung mit Excel
Datenanalyse mit SPSS
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Methodische Schwerpunkte
Forschungsdesign (quantitativ)
Datenanalysen mit SPSS
Parametrische und nicht-parametrische Tests
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Aline Stämpfli
Wirtschaft
Senior Wissenschaftliche Mitarbeiterin -
Sabine Schilling
Wirtschaft
Senior Wissenschaftliche MitarbeiterinMethodische Schwerpunkte
Parametrische und nichtparametrische Tests
Multivariate Regression
Dimensionality Reduction: PCA
Einführung in R
Statistik mit R
Software: R, Matlab, Python -
Methodische Schwerpunkte
Multivariate Analysemethoden (z.B. Regressionsanalyse, Faktoranalyse).
Experimentaldesigns und Auswertung (Varianzanalyse, Mediation, Moderation).
Statistikprogramme: R, SPSS, SPSS Amos. -
Methodische Schwerpunkte
Unterstützung bei der Entwicklung von Fragebögen
Experimentaldesigns
Datenanalyse mit SPSS (insbes. Varianzanalysen)
Strukturgleichungsanalyse mit AMOSMethodische Schwerpunkte
Datenanalyse mit MPlus: Latent growth modeling; Latent profile analysis; Growth mixture modeling
Item- und Skalenanalyse mit SPSSMethodische Schwerpunkte
Finanzmarktökonometrie
Risikomasse (VaR/ES)
Numerische Statistik
Paneldaten
Software: Julia, Python, Matlab -
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