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Objectives

After this course, students should be able to:

     identify statistical aspects in practical situations (examples: observational/experimental unit,

variables, variable types, hypotheses).

     calculate probabilities of various events (regarding both categorical and continuous random

variables), and probabilities that involve more than one event (for example: conditional probabilities, unions and intersections) using the rules for probabilities.

     compute, compare and interpret various basic statistics (examples: mean, median, mode,

IQR, variance, standard deviation, correlation).

     perform certain hypothesis tests (examples: 1-sample t-test, independent samples t-test,

paired samples t-test, Pearson test on correlation, chi-square test, Kolmogorov-Smirnov test), evaluate the correctness of their assumptions and interpret the results.

     recognize when to use certain hypothesis tests (examples: 1-sample t-test, independent

samples t-test, paired samples t-test, Pearson test on correlation, chi-square test,              Kolmogorov-Smirnov test), understand their purpose, conduct them (either by hand or in SPSS), evaluate the correctness of their assumptions and interpret the results.

     understand the general procedure for hypothesis testing, allowing them to quickly

understand hypothesis tests that are not covered in this course as well.

     make a plan for measurement and identify the statistical tools needed for subsequent

analysis, as a result of a practical problem.

Contents

Good strategic decision making requires first and foremost, high quality information. For managers   and other decision makers it is therefore crucial to understand the quantitative and statistical             methods, and their drawbacks, that are so often used to generate the information they are provided with. Moreover, in their theses, students are often needed to perform statistical analyses.

This course reviews and explains the basic statistical concepts and techniques that are used in the area of Management and Business Administration and MSc theses, and emphasizes the practical  application of the various techniques using SPSS software. This course is succeeded by the course Management Research Methods II, which broadens and deepens this knowledge.

Format

Every week (6 weeks) there is a lecture with new theory and a working group (2 hours each) in which the theory will be practiced by using SPSS. Your proficiency will be tested in the form of a small test   on Canvas, see Assessment and Testing below. The exact timetable can be found at UvA Timetable.

Recommended Knowledge

Basic mathematics, at the level of pre-university education.