From 2 November 2020, the autumn semester 2020 will take place online. Exceptions: Courses that can only be carried out with on-site presence.
Please note the information provided by the lecturers via e-mail.

Christina Hartmann: Catalogue data in Spring Semester 2017

Name Dr. Christina Hartmann
Address
Consumer Behavior
Universitätstrasse 22
CHN H75.3
8092 Zürich
SWITZERLAND
E-mailchristina.hartmann@hest.ethz.ch
DepartmentEnvironmental Systems Science
RelationshipLecturer

NumberTitleECTSHoursLecturers
701-0729-00LSocial Research Methods2 credits2GM. Stauffacher, C. Hartmann, H. Mieg
AbstractThis course covers the basic methodological principles of social-scientific research, and provides an insight into its underlying theoretical and methodological rationale and its concrete procedures. Methods and concepts are demonstrated in the context of guided interviews and questionnaire research. Exercises deepen the knowledge gained in the course.
ObjectiveStudents are able to
- describe the significance of method-supported procedures in the social sciences.
- explain the basic principles of social-scientific research.
- critically interpret the results of social-scientific research .
- conduct small-scale interviews and surveys via questionnaires.
ContentAlle Teilnehmenden verpflichten sich zur aktiven Mitarbeit in Form von drei Übungen (leitfadengestütztes Interview, Erstellung von Fragebogen, Auswertung von Daten).
Inhaltsübersicht:
(1) Wozu empirische (Sozial-)Forschung?
(2) Der Forschungsablauf im Überblick, verknüpfen von qualitativen und quantitativen Methoden
(3) Leitfadengestützte Interviews: erstellen Leitfaden, Durchführung und Auswertung
(4) Fragebogen: Hypothesen erarbeiten, Fragebogen erstellen, Durchführung, Daten auswerten, und Resultate darstellen
Lecture notesDie Dozenten arbeiten mit Folien, die als Handout abgegeben werden.
LiteratureZur ergänzenden Begleitlektüre kann folgendes Buch empfohlen werden:
Schutt, R.K. (2006). Investigating the Social World: The Process and Practice of Research, 5th ed. Pine Forge Press: Thousand Oaks, CA
751-1000-00LInterdisciplinary Project Work Restricted registration - show details
Prerequisite: successful completion of the bachelor programme.
3 credits3UB. Dorn, E. Frossard, L. Meile, H. Adelmann, N. Buchmann, E. Buff Keller, C. De Moraes, R. Finger, P. A. Fischer, M. C. Härdi-Landerer, C. Hartmann, G. Kaufmann, M. Kreuzer, U. Merz, M. Schuppler, M. Siegrist, J. Six, S. E. Ulbrich, A. Walter
AbstractDie Studierenden der Agrar- und Lebensmittelwissenschaft erarbeiten in interdisziplinären Teams Lösungen für Probleme, welche ihnen von Projektpartnern entlang der Nahrungsmittelwertschöpfungskette gestellt werden. Die Studierenden präsentieren und diskutieren die Lösungsvorschläge an der Schlussveranstaltung mit den Projektpartnern und verfassen einen schriftlichen Projektbericht.
ObjectiveDie Studierenden kennen
- können in Absprache mit den Auftraggebern einen Projektauftrag definieren, darauf abgestimmt eine Projektplanung erstellen und das Projekt im Team nach diesen Vorgaben abwickeln;
- kennen Grundlagen der inter- und transdisziplinären Zusammenarbeit sowie der Teamarbeit und können diese in ihrem Projekt erfolgreich anwenden;
- präsentieren erfolgreich ihre Arbeit in mündlicher und schriftlicher Form zu handen des Projektpartners;
- reflektieren die geleistete Projektarbeit im Team und mit dem Coach an zwei vorgegebenen Zeitpunkten und ziehen darauf Konsequenzen für das Handeln im Projektteam. während des Projektes.
ContentDie Studierenden der Agrar- und Lebensmittelwissenschaften wenden ihre fachlichen und nicht-fachlichen Kompetenzen an einem konkreten transdisziplinären Projekt entlang der Schweizer Nahrungsmittel-wertschöpfungskette in interdisziplinärer Zusammenarbeit an. Sie erarbeiten innovative und kreative Lösungsvorschläge oder Lösungen für den Projektpartner. Die Studierenden präsentieren und diskutieren die Lösungen an der Schlussveranstaltung mit den Projektpartnern und verfassen einen schriftlichen Projektbericht zu handen des Projektpartners. Während der Projektarbeit sind die Studierenden aufgefordert Ihre Team- und Projektmanagementkompetenzen innerhalb eines interdisziplinär zusammengesetzen Teams zur Analyse einer Transdisziplinären Fragestellung umzusetzen und zu reflektieren. Dabei werden Sie von einem Coach aus der Studienrichtung Agrar- oder Lebensmittelwissenschaften unterstützt.
752-2110-00LMultivariate Statistical Analysis Restricted registration - show details 3 credits2VC. Hartmann, R. Hansmann
AbstractThe course starts by introducing some basic statistical concepts and methods, e.g. data exploration, the idea behind significance testing, and the use of the statistical software SPSS. Based on these fundaments, the following analyses are discussed: regression analysis, factor analysis and variance analysis.
ObjectiveStudents will learn to use multivariate analysis methods and to interpret their results, by means of theory and practice.
ContentThis course provides an introduction into the theories and practice of multivariate analysis methods that are used in the fields of food sensory science, consumer behavior and environmental sciences. The course starts by introducing some basic statistical concepts and methods, e.g. data exploration, the idea behind significance testing, and the use of the statistical software SPSS. Based on these fundaments, the following analyses are discussed: regression analysis, factor analysis and variance analysis. During the course, theoretical lectures alternate with practical sessions in which data are analyzed and their results are interpreted using SPSS.


Agenda

23.02 Introduction to the course and basic concepts of multivariate statistics (Keller) in Room HG D5.2

02.03 Data handling and exploration + SPSS Introduction (Visschers)

09.03 Exercise 1a+b (Visschers)

16.03 Basic Statistical Tests (Visschers)

23.03 Exercise 2: Basic Statistical Tests (Visschers)

30.03 Regression analysis (Keller)

06.04 Exercise 3: Regression analysis (Keller)

13.04 Variance Analysis (Keller)

27.04 Exercise 4: Variance Analysis (Keller)

04.05 Reliability Analysis (Visschers)

11.05 Principle Component Analysis (Keller)

18.05 Exercise 5: PCA and Reliability Analysis (Visschers)

01.06 EXAM (Room will be announced)
LiteratureField, A. (2013). Discovering Statistics Using SPSS (4th Edition). Sage Publications. ISBN: 1-4462-4918-2
or
Field, A. (2009) Discovering Statistics Using SPSS (3rd Edition). Sage Publications. ISBN: 978-1-84787-907-3
or
Field, A. (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd Edition). Sage Publications. ISBN: 0-7619-4452-4
Prerequisites / NoticeThis course will be given in English.