Category Archives: HSU Hamburg

HSU-Doktorandenweiterbildung 2017: Aufbaukurs in SPSS

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Dr. Elke Goltz, Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing

Dates:
Donnerstag: 06.07.17 – 09:30 bis 17:00 Uhr
Freitag: 07.07.17 – 09:00 bis 15:00 Uhr
Donnerstag: 13.07.17 – 09:30 bis 17:00 Uhr

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, H1 – Raum 2161 (PC-Pool WiSo)

Language of instruction: Deutsch

Registration: Non-members of the Helmut-Schmidt-Universität may click here firstly to create an HSU-Ilias-account, and secondly here to join the course.

Contents:
Aufbauend auf dem Kurs im Frühjahrstrimester 2016, in dem grundlegende Verfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik besprochen wurden, werden in diesem Kurs weiterführende Verfahren zur (multi)variaten Datenanalyse vorgestellt, insbesondere:

Itemanalyse*, Varianzanalyse, Regressionsanalyse, Logistische Regression, Faktorenanalyse

* vor allem Konstruktion von Likert-Skalen

Eine genauere Planung für die jeweiligen Inhalte an den drei Veranstaltungstagen wird ca. 4 Wochen vor Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben.

Voraussetzungen:
Grundkenntnisse in der Deskriptiv- und Inferenzstatistik sowie in SPSS.

Reminder Inside the Editor’s Head: Publizieren in internationalen Fachjournalen

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Dr. Florian Kühn, Institute for International Politics, Helmut Schmidt University Hamburg

Date: 24.11.2016, 14:00-17:00

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Seminarraum 0105, Hauptgebäude H1

Language of instruction: Deutsch

Registration: Non-members of the Helmut-Schmidt-Universität may click here firstly to create an HSU-Ilias-account, and secondly here to join the course.

Contents:
Florian Kühn führt aus der Sicht eines Herausgebers einer internationalen Fachzeitschrift (Journal of Intervention and Statebuilding) in die Tücken, Fallstricke aber auch Praxis und Abläufe des Publishings ein. Wenn wir – womöglich zum ersten Mal? – vor der Frage stehen, wo und wie ein Aufsatz eingereicht werden kann und sollte, um angemessen berücksichtigt zu werden, aber auch eine Chance zu haben, einen Peer Review-Prozess zu überstehen, erscheint die Welt der Journal Publishings zunächst wie ein Buch mit sieben Siegeln. Dieser Workshop behandelt in drei Blöcken den Prozess einer Veröffentlichung (Welches Journal? Welcher Aufsatz? Wie präsentieren?). Aus der Sicht eines Herausgebers schildert Florian Kühn häufig gemacht Fehler und gibt Tipps, wie ein Aufsatz erfolgreich eingereicht werden kann, wie die Kommunikation zwischen Herausgebern und Einreichenden sowie zwischen Editorial Boards und Gutachtern verläuft, und wie sich die Chancen verbessern lassen, einen Aufsatz unterzubringen. Was kennzeichnet einen guten Aufsatz, wie präsentiere ich Forschungsergebnisse, welches Publikum spreche ich an, an welche bestehende Forschung knüpfe ich an (oder von welcher grenze ich meine Forschung ab), wie soll das Verhältnis zwischen Forschungsstand – Forschungsergebnissen – Desideraten sein, etc.? Je nach Interesse können Fragen zu Open Access, zu Indices, zu Zitationen und Impact-Berechnungen diskutiert werden.

Dr. Florian Kühn ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Internationale Politik an der HSU, hat Professuren an der Humboldt Universität zu Berlin und an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg vertreten und ist seit 2013 Herausgeber von JISB.

JMP Intro & DOE/Kriging Workshop using JMP and R on 25th November at the HSU — CANCELED!

Dear Ladies and Gentlemen,

Due to unforeseen and unfortunate circumstances, the above-mentioned workshop on Kriging using JMP and R, scheduled for 25th November at the HSU, has to be canceled. We apologize for any inconvenience.

Kind regards
Volker Kraft, JMP Academic Ambassador, and Univ.-Prof. Dr. Sven Knoth, Chair of Computational Statistics, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

 

Reminder/Update HSU-Doktorandenkurs: Combining Rigor and Relevance with Necessary Condition Analysis (NCA)

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Jan Dul, Rotterdam School of Management, Erasmus University

Date: 20.10.2016 – 10 a.m. to 15 p.m.

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Room: Seminarraum 0105

Language of instruction: English

Registration: Please notify Dr. Sven Hauff via email (hauffs@hsu-hh.de)

Contents:
Necessary Condition Analysis (NCA) is a novel methodology, recently published in Organizational Research Methods (Dul, 2016). Reactions of editors and reviewers of papers that use NCA are very promising. For example, an editor of a 4-star journal said:
“From my perspective, [this NCA paper] is the most interesting paper I have handled at this journal, insofar as it really represents a new way to think about data analyses”.

How does NCA work?
NCA understands cause-effect relations in terms of “necessary but not sufficient”. It means that without the right level of the condition a certain effect cannot occur. This is independent of other causes, thus the necessary condition can be a bottleneck, critical factor, constraint, disqualifier, etc. In practice, the right level of necessary condition must be put and kept in place to avoid guaranteed failure. Other causes cannot compensate for this factor.

Whom is NCA for?
NCA is applicable to any discipline, and can provide strong results even when other analyses such as regression analysis show no or weak effects. By adding a different logic and data analysis approach, NCA adds both rigor and relevance to your theory, data analysis, and publications. NCA is a user-friendly method that requires no advanced statistical or methodological knowledge beforehand. It can be used in both quantitative research as well as in qualitative research. You can become one of the first users of NCA in your field, which makes your publication(s) extra attractive.

What will be discussed in the seminar?
The seminar consists of two parts:

  1. The first part (one hour) is open to anyone who is interested in NCA and its potential value. We will discuss the method and its applications in different management fields.
  2. Immediately afterwards, in the second part (1-3 hours depending on the number of participants) we will discuss the method in more detail. In particular we will focus on the participants’ research areas and datasets. If you are interested in a demonstration of the method on your dataset, please bring your dataset (scores of the variables) on a USB drive (e.g., excel.csv file). Normally, an NCA analysis takes less than 5 minutes to get the main results.

More information:

  • www.erim.nl/nca
  • Dul, J. (2016) Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and methodology of “necessary but not sufficient” causality, Organizational Research Methods, 19(1), 10-52.

JMP Intro & DOE / Kriging Workshop using JMP and R

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg, hosted by Univ.-Prof. Dr. Sven Knoth, WiSo (sven.knoth@hsu-hh.de)

Presenter: Volker Kraft, JMP Academic Ambassador

Time: 25th November 2016, 10am – 5pm

Location: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043, Hamburg,  WiSo Hörsaal 3 (or PC-Pool)

Registration: Please click here an fill out the form to register for the workshop.

Number of attendees: 25 max. (hands-on only)

Agenda:
10-12: Introduction to JMP, Design of Experiments and Predictive Modeling (live demo & discussion)
12-13: Lunch break – pizza session by JMP
13-17: Kriging Workshop – attendees should have JMP 13 pre-installed (see www.jmp.com/trial for 30 days trial license)

Target Group:
Morning: Anybody interested to see JMP 13, or to get ready for the afternoon hands-on workshop.
Afternoon: Anybody with applications that require to work with functions, often of many variables, that are costly to evaluate.
Knowledge of linear regression, statistical modeling, and stochastic processes is helpful but is not required for the workshop. Similarly, basic knowledge of R and/or JMP will be helpful for the hands-on lab component, but is not mandatory.

Content:
JMP is an easy-to-use, standalone statistics and graphics software from SAS Institute. It includes comprehensive capabilities for every academic field, and its interactive point-and-click interface and linked analyses and graphics make it ideal for research and for use in statistics courses, from the introductory to the advanced levels. JMP runs on Windows and Macintosh operating systems and also functions as an easy, point-and-click interface to SAS®, R, MATLAB and Excel.

The JMP INTRO SESSION introduces the interactive user interface of JMP. Sample applications will focus on Experimental Design and Data Modeling. Get to know about JMP academic resources and where to find help.

KRIGING (or Gaussian process regression) has proven to be of great interest when trying to approximate a costly to evaluate function in a closed form. The principle aim of the workshop is to show how to build useful surrogate models using this approach, and to make clear the assumptions that such models rely on. Furthermore, once it exists, we will show how a surrogate model can be used for optimization.

Lab sessions will use both R and JMP. The main aim of the lab is to quickly find optimal settings of a catapult numerical simulator that can fire the longest shot.

Workshop content and installation instructions for R (packages) and JMP will be shared mid of November.

 

HSU-Doktorandenweiterbildung 2016: Reminder/update on the “Lecture on nonparametric statistical methods”: Dates and places

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Prof. Dr. Hee-Young Kim, Department of Applied Statistics, Korea University, Sejong, South Korea

Dates: Mondays: 15:45-17:15, Seminarraum 0205
Tuesdays: 08:00-09:30, Seminarraum 0205
The first lecture will take place on 04. October 2016

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043, Hamburg

Language of instruction: English

Registration: Please notify either Prof. Christian Weiß or Axel Czaya via email.

Contents:
In the upcoming trimester (Herbstrimester 2016), Prof. Hee-Young Kim (Department of Applied Statistics, Korea University, Sejong, South Korea), visiting professor at the Chair of Quantitative Methods in Economics (Prof. Christian Weiß), will hold a lecture on nonparametric statistical methods. Although this lecture is directed at students in the first place, scientific staff is nevertheless, within the framework of the “HSU-Doktorandenweiterbildung”, cordially invited to attend. Among the issues being addressed are:

  • Nonparametric statistical methods for dichotomous data,
  • for one-sample and two-sample location problems,
  • for two-sample dispersion problems and other two-sample problems,
  • for location problems under a one-way or two-way layout,
  • for analyzing the cross-dependence of bivariate data,
  • and for regression analysis.

The lecture will be held in English. Due to regulatory requirements, credit points can unfortunately not be awarded to Ph.D. students for attending the lecture, as was held out in prospect in the first announcement.

Inside the Editor’s Head: Publizieren in internationalen Fachjournalen

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Dr. Florian Kühn, Institute for International Politics, Helmut Schmidt University Hamburg

Date: 24.11.2016, 14:00-17:00

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Seminarraum 0105, Hauptgebäude H1

Language of instruction: Deutsch

Registration: Non-members of the Helmut-Schmidt-Universität may click here firstly to create an HSU-Ilias-account, and secondly here to join the course.

Contents:
Florian Kühn führt aus der Sicht eines Herausgebers einer internationalen Fachzeitschrift (Journal of Intervention and Statebuilding) in die Tücken, Fallstricke aber auch Praxis und Abläufe des Publishings ein. Wenn wir – womöglich zum ersten Mal? – vor der Frage stehen, wo und wie ein Aufsatz eingereicht werden kann und sollte, um angemessen berücksichtigt zu werden, aber auch eine Chance zu haben, einen Peer Review-Prozess zu überstehen, erscheint die Welt der Journal Publishings zunächst wie ein Buch mit sieben Siegeln. Dieser Workshop behandelt in drei Blöcken den Prozess einer Veröffentlichung (Welches Journal? Welcher Aufsatz? Wie präsentieren?). Aus der Sicht eines Herausgebers schildert Florian Kühn häufig gemacht Fehler und gibt Tipps, wie ein Aufsatz erfolgreich eingereicht werden kann, wie die Kommunikation zwischen Herausgebern und Einreichenden sowie zwischen Editorial Boards und Gutachtern verläuft, und wie sich die Chancen verbessern lassen, einen Aufsatz unterzubringen. Was kennzeichnet einen guten Aufsatz, wie präsentiere ich Forschungsergebnisse, welches Publikum spreche ich an, an welche bestehende Forschung knüpfe ich an (oder von welcher grenze ich meine Forschung ab), wie soll das Verhältnis zwischen Forschungsstand – Forschungsergebnissen – Desideraten sein, etc.? Je nach Interesse können Fragen zu Open Access, zu Indices, zu Zitationen und Impact-Berechnungen diskutiert werden.

Dr. Florian Kühn ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Internationale Politik an der HSU, hat Professuren an der Humboldt Universität zu Berlin und an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg vertreten und ist seit 2013 Herausgeber von JISB.

HSU-Doktorandenkurs: Combining Rigor and Relevance with Necessary Condition Analysis (NCA)

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg

Lecturer: Jan Dul, Rotterdam School of Management, Erasmus University

Date: 20.10.2016 – 10 a.m. to 15 p.m.

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Room: tba

Language of instruction: English

Registration: You can register for the course until 14.10.16 by email to Sven Hauff (hauffs@hsu-hh.de)

Contents:
Necessary Condition Analysis (NCA) is a novel methodology, recently published in Organizational Research Methods (Dul, 2016). Reactions of editors and reviewers of papers that use NCA are very promising. For example, an editor of a 4-star journal said:
“From my perspective, [this NCA paper] is the most interesting paper I have handled at this journal, insofar as it really represents a new way to think about data analyses”.

How does NCA work?
NCA understands cause-effect relations in terms of “necessary but not sufficient”. It means that without the right level of the condition a certain effect cannot occur. This is independent of other causes, thus the necessary condition can be a bottleneck, critical factor, constraint, disqualifier, etc. In practice, the right level of necessary condition must be put and kept in place to avoid guaranteed failure. Other causes cannot compensate for this factor.

Whom is NCA for?
NCA is applicable to any discipline, and can provide strong results even when other analyses such as regression analysis show no or weak effects. By adding a different logic and data analysis approach, NCA adds both rigor and relevance to your theory, data analysis, and publications. NCA is a user-friendly method that requires no advanced statistical or methodological knowledge beforehand. It can be used in both quantitative research as well as in qualitative research. You can become one of the first users of NCA in your field, which makes your publication(s) extra attractive.

What will be discussed in the seminar?
The seminar consists of two parts:

  1. The first part (one hour) is open to anyone who is interested in NCA and its potential value. We will discuss the method and its applications in different management fields.
  2. Immediately afterwards, in the second part (1-3 hours depending on the number of participants) we will discuss the method in more detail. In particular we will focus on the participants’ research areas and datasets. If you are interested in a demonstration of the method on your dataset, please bring your dataset (scores of the variables) on a USB drive (e.g., excel.csv file). Normally, an NCA analysis takes less than 5 minutes to get the main results.

More information:

  • www.erim.nl/nca
  • Dul, J. (2016) Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and methodology of “necessary but not sufficient” causality, Organizational Research Methods, 19(1), 10-52.

HSU-Doktorandenkurs: Measuring Preferences using Conjoint Analytic Methods and Advanced Compositional Approaches

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg/Syddansk Universitet, Sønderborg (SDU), Denmark

Lecturer: Prof. Martin Meißner, Department of Environmental and Business Economics, SDU

Date: 01.12.2016, 09:00-17:00 (incl. breaks)

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Aula-Gebäude, Raum 3

Language of instruction: English

Registration: Non-members of the Helmut-Schmidt-Universität may click here firstly to create an HSU-Ilias-account, and secondly here to join the course.

Contents:
The participants of this course develop a sound understanding of the benefits of using conjoint analytic preferences measurement approaches and alternative advanced compositional approaches. Participants gain practical experience of using conjoint-analytic methods, and develop a better understanding of the value of measuring preferences.

The course starts with introducing the basic concepts behind the measurement of stated preferences, specifically focusing on conjoint analysis. The most often used approaches, i.e. traditional conjoint analysis, adaptive conjoint analysis and choice-based conjoint analysis are introduced. We deliberate on advantages and disadvantages of the approaches and also discuss advanced compositional approaches, like pairwise-comparison based preference measurement and the adaptive self-explicated approach. During the workshop we will further talk about all the important stages of designing a preference measurement study. We pay special attention to the types of research questions that conjoint analysis can answer. We also discuss the most important questions you should answer before setting up your preference measurement/conjoint study: What is the optimal choice of attributes and attribute level? What is a good experimental design? How should I design my survey design and present potential choice scenarios? How do I analyze the results?

Participants will have the opportunity to use Sawtooth Software on their own laptops and build their own conjoint analysis survey during the course. Based on this experience, participants will be able to improve the planning of their own future experiments.

Recommended literature and pre-readings:

  • Bradlow, Eric T. (2005), “Current Issues and a ‘Wish List’ for Conjoint Analysis,” Applied Stochastic Models in Business and Industry, 21 (4-5), 319-323.
  • Hauser, John R. and Vithala Rao (2003), “Conjoint Analysis, Related Modeling, and Applications,” in Advances in Marketing Research: Progress and Prospects, in Marketing Research and Modeling: Progress and Prospects, Wind, Jerry and Paul Green (eds.), New York: Springer, 141-168.
  • Huber, Joel (1997), “What We Have Learned from 20 Years of Conjoint Research: When to Use Self-Explicated, Graded Pairs, Full Profiles or Choice Experiments,” Sawtooth Software Conference Proceedings, Sequim, WA., 243-256.
  • Scholz, Sören W., Martin Meissner, and Reinhold Decker (2010), “Measuring Consumer Preferences for Complex Products: A Compositional Approach Based on Paired Comparisons,” Journal of Marketing Research, 47 (4), 685-698.

HSU-Doktorandenkurs: “Open Access und Forschungsdatenmanagement in den Wirtschaftswissenschaften” (Herbst 2016)

Institution: Helmut-Schmidt-University Hamburg/Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW)

Lecturer:
Olaf Siegert, Open-Access-Beauftragter der ZBW
Sven Vlaeminck, ZBW-Forschungsdatenmanager

Date: 03.11.2016, 10:00-15:00 (incl. lunch break)

Place: Helmut-Schmidt-Universität, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Aula-Gebäude, Raum 3

Language of instruction: German

Registration: Der direkte Kursbeitritt erfolgt unter diesem Link. Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, lege sich zuvor bitte unter diesem Link ein Konto auf dem Ilias-System der HSU an.

Contents:
Der erste Teil des Doktorandenkurses behandelt das Thema Open Access. Da dieser Bereich je nach Wissenschaftsdisziplin bestimmte Besonderheiten aufweist, wird neben der grundsätzlichen Einführung in das Thema und seiner wichtigsten Aspekte zunächst speziell auf die Publikationskultur in den Wirtschaftswissenschaften eingegangen. Darüber hinaus wird die wissenschaftspolitische Debatte rund um das Thema beleuchtet. Des weiteren geht es um die praktische Relevanz und das Ausmaß von Open Access in der derzeitigen Publikationslandschaft. Abschließend werden die Open-Access-Angebote der ZBW kurz vorgestellt.

Der zweiten Teil des Kurses beschäftigt sich mit dem Thema Forschungsdatenmanagement – einem Thema, was für Forschungsförderer und Fachgesellschaften zunehmend an Wichtigkeit gewinnt. Nach einer Klärung, was unter Forschungsdaten und Forschungsdatenmanagement zu verstehen ist, thematisiert der Vortrag wie Datenmanagementpläne aufgebaut sein sollten und geht dabei auch auf aktuelle Richtlinien von Forschungsförderern ein. Darüber hinaus werden Hinweise für eine sinnvolle Dokumentation von Forschungsdaten gegeben und dargelegt, was für Möglichkeiten derzeit existieren um selbst erstellte Forschungsdaten sicher zu speichern und ggf. für eine Nachnutzung zur Verfügung zu stellen.