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Created on: Fri, 17 May 2024 23:11:31 +0200 in 0.8767 sec


Pezoldt, Kerstin; Kovalь, Aleksandra Gennadьevna
Internationales Marketing : in Transformationsländern
1. Auflage. - München : UVK, 2023. - 1 Online-Ressource (238 Seiten). - (UTB ; 6005$lBWL/VWL) ISBN 978-3-8385-6005-2

Transformationsländer erfolgreich erschließen China, Indien, Russland: Transformationsländer sind für Global Player attraktiv. Kerstin Pezoldt und Alexandra Koval zeigen, was beim internationalen Marketing zu beachten ist und wie die erfolgreiche Markterschließung im digitalen Zeitalter gelingt. Sie vermitteln die Grundlagen des internationalen Marketings und gehen auf die Besonderheiten bei Transformationsländern ein, etwa in Bezug auf die Umweltanalyse, die Strategie und den Marketing-Mix. Merksätze, Beispiele und Aufgaben zur Lernstandskontrolle helfen dabei, das Wissen zu vertiefen. Ideal für Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge. Durch die Fallstudien und die zahlreichen Beispiele ist das Buch auch für Praktiker:innen eine aufschlussreiche Lektüre.



https://elibrary.utb.de/doi/book/10.36198/9783838560052
Döring, Nicola;
Computationale Methoden in den Sozial- und Humanwissenschaften. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 1011-1062

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Die Bedeutung computationaler Methoden für die Sozial- und Humanwissenschaften erläutern können. Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen einer herkömmlichen manuellen Inhaltsanalyse und einer computationalen Textanalyse darstellen können. Den typischen Ablauf einer computationalen Studie am Beispiel einer automatischen Textanalyse mit ihren Besonderheiten erläutern können. Wissen, wie man bei einer diktionärsbasierten Sentimentanalyse von Social-Media-Beiträgen vorgeht, und dies mit der Software R anhand eines Beispieldatensatzes umsetzen können. Drei Ansätze der computationalen Textanalyse charakterisieren können: diktionärsbasierte Ansätze sowie Ansätze auf der Basis von überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen. Wissen, welche anderen computationalen Analyseverfahren neben der automatisierten Textanalyse in den Sozial- und Humanwissenschaften genutzt werden. Spezifische ethische Aspekte der computationalen Forschung in den Sozial- und Humanwissenschaften erläutern können.



Döring, Nicola;
Evaluationsforschung. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 951-1009

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Die Evaluationsforschung von der Grundlagen- und Interventionsforschung abgrenzen können. Zentrale Konzepte der Evaluationsforschung definieren und erläutern können. Wissen, was die Evaluationsstandards beinhalten. Wichtige Evaluationsansätze anhand bekannter Evaluationsmodelle charakterisieren können. Wissen, was in den einzelnen Phasen einer Evaluationsstudie zu tun ist.



Döring, Nicola;
Metaanalyse. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 873-921

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Ziele und Anwendungsmöglichkeiten der Metaanalyse kennen. Die Metaanalyse von narrativen Reviews abgrenzen können. Vorliegende Metaanalysen kritisch rezipieren können. Die Schritte bei der Durchführung einer quantitativen Metaanalyse erläutern können. Mögliche Fehler bei der Durchführung einer Metaanalyse sowie entsprechende Gegenmaßnahmen erklären können.



Döring, Nicola;
Minimum-Effektgrößen-Tests. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 847-872

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Wissen, was das Good-Enough-Prinzip besagt. Untersuchungen unter Berücksichtigung von Minimum-Effekt-Nullhypothesen planen können. Minimum-Effekt-Nullhypothesen prüfen können. Prinzipien von Nullhypothesen als „Wunschhypothesen“ verstehen. Nullhypothesen als Wunschhypothesen testen können.



Döring, Nicola;
Bestimmung von Teststärke, Effektgröße und optimalem Stichprobenumfang. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 789-846

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Die Teststärke definieren und Post-hoc- sowie A-priori-Teststärkeanalysen voneinander abgrenzen können. Wissen, was man unter der Effektgröße versteht und wie man sie berechnet. Verschiedene standardisierte Effektgrößenmaße unterscheiden und hinsichtlich ihrer Ausprägung als kleine, mittlere oder große Effekte einordnen können. Das Konzept des optimalen Stichprobenumfangs erläutern können. Wissen, wie man den optimalen Stichprobenumfang für Studien mit unterschiedlichen Signifikanztests im Zuge der Untersuchungsplanung festlegt.



Döring, Nicola;
Ergebnispräsentation. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 767-786

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Verschiedene Formen der Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse voneinander abgrenzen und in ihren Besonderheiten charakterisieren können. Wissen, wie man einen Zeitschriftenartikel schreibt und in einer wissenschaftlichen Fachzeitschrift publiziert. Wissen, wie man einen wissenschaftlichen Fachvortrag für eine Konferenz vorbereitet. Wissen, wie man ein wissenschaftliches Poster erstellt und auf einer Konferenz präsentiert. Verschiedene Möglichkeiten der Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse an die breite Öffentlichkeit kennen.



Döring, Nicola;
Datenanalyse. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 587-766

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Wissen, was man unter qualitativer Datenanalyse versteht und verschiedene interpretative Auswertungsverfahren kennen. Wissen, was man unter quantitativer Datenanalyse versteht und unterschiedliche statistische Auswertungsansätze voneinander abgrenzen können. Die Logik des klassischen statistischen Signifikanztests zur Überprüfung von Hypothesen erläutern können. Bei quantitativen explorativen (gegenstandserkundenden und theoriebildenden) Studien Methoden der explorativen Datenanalyse beschreiben können. Bei quantitativen deskriptiven (populationsbeschreibenden) Studien die Parameterschätzung mittels Punkt- und Intervallschätzung hinsichtlich unterschiedlicher Arten von Parametern und Stichproben erklären können. Bei quantitativen explanativen (hypothesenprüfenden) Studien die Hypothesenprüfung mittels klassischem statistischem Signifikanztest hinsichtlich verschiedener Arten von Unterschieds-, Zusammenhangs- und Veränderungs-Hypothesen sowie Einzelfall-Hypothesen erläutern können.



Döring, Nicola;
Datenaufbereitung. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 571-586

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Wissen, was man unter Datenaufbereitung versteht. Die Funktionen der Datenaufbereitung kennen. Zentrale Arbeitsschritte der Aufbereitung qualitativer Daten beschreiben und durchführen können. Wichtige Arbeitsschritte der Aufbereitung quantitativer Daten erläutern und umsetzen können.



Döring, Nicola;
Datenerhebung. - In: Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, (2023), S. 321-570

Dieses Kapitel vermittelt folgende Lernziele: Wissen, was man unter wissenschaftlicher Datenerhebung versteht und wie sie sich von nicht-wissenschaftlicher Datensammlung unterscheidet. Qualitative und quantitative Beobachtungsmethoden charakterisieren und anwenden können. Qualitative und quantitative Interviewtechniken erläutern und einsetzen können. Qualitative und quantitative selbstadministrierte Fragebogenmethoden differenzieren und entsprechende Fragebögen entwickeln können. Unterschiedliche Arten von projektiven und psychometrischen psychologischen Tests voneinander abgrenzen können und wissen, was bei Testanwendung und Testentwicklung zu beachten ist. Wichtige physiologische Messverfahren für unterschiedliche Organsysteme (z. B. Hirnaktivität, Herz-Kreislauf-Aktivität, elektrodermale Aktivität) in ihren Grundlagen beschreiben und ihrer Aussagekraft einschätzen können. Verschiedene Formen der qualitativen und quantitativen Dokumentenanalyse unterscheiden und dabei insbesondere das Vorgehen bei einer qualitativen und einer quantitativen Inhaltsanalyse vorgefundener Dokumente schildern können. Die Besonderheiten und Vor- und Nachteile der verschiedenen Datenerhebungsmethoden abwägen und die für ein konkretes Forschungsproblem passende(n) Datenerhebungsmethode(n) auswählen können.