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Modul (6 Credits)
Projektseminar Data Science und angewandte Ökonometrie in der Gesundheitsversorgung
- Name im Diploma Supplement
- Project Seminar Data Science and Applied Econometrics in Health Care
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 30 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- lernen verschiedene Aspekte des Managements von Gesundheit und Gesundheitsversorgung in angewandten Fragestellungen selbstständig zu analysieren und wissenschaftliche Erkenntnisse in diesem Bereich sorgfältig zu interpretieren
- üben den notwendigen Umgang mit ökonometrischen Methoden unter Berücksichtigung der entsprechenden theoretischen Konstrukte.
- sind in der Lage Methoden der Data Science und angewandten Ökonometrie selbstständig auf eine spezifische Fragestellung anzuwenden, um zu einer wissenschaftlich fundierten Aussage zu gelangen.
- Praxisrelevanz
Die Ausbildung im Bereich der Anwendung ökonometrischer Methoden auf Fragestellungen der Organisation und Regulierung im Gesundheitswesen vermittelt Fähigkeiten und Erkenntnisse, die sowohl für die im Gesundheitsmarkt tätigen Unternehmen einschließlich Krankenversicherungen sowie auch für Behörden und Institutionen der Selbstverwaltung von hoher Relevanz sind.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Anfertigung der eigenen Hausarbeit (10-20 Seiten, 60% der Note) sowie deren Präsentation (in der Regel 15-45 Minuten, der Umfang richtet sich nach dem Thema des Projektseminars, 30% der Note), zudem ein Koreferat (in der Regel 5-10 Minuten, 10% der Note) zu einem weiteren Thema des Seminars.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Seminar (6 Credits)
Projektseminar Data Science und angewandte Ökonometrie in der Gesundheitsversorgung
- Name im Diploma Supplement
- Project Seminar Data Science and Applied Econometrics in Health Care
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch/englisch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 30
- empfohlenes Vorwissen
Grundkenntnisse in Ökonometrie und Mikroökonomie
- Abstract
In dem Projektseminar führen die Studierenden ein eigenes empirisches Projekt im Bereich des Managements im Gesundheitswesen durch. Durch die Beschäftigung mit aktuellen Fragestellungen werden die Studierenden an das selbstständige Arbeiten mit empirischen Methoden herangeführt werden. Es kommen unterschiedliche im Gesundheitswesen verfügbare Datensätze zum Einsatz (z.B. Bertelsmann-Monitor, SOEP, MEPS aus USA).
Die entsprechenden Datensätze werden gestellt, müssen aber zum Teil noch selbst aufbereitet werden. Von den Studierenden wird erwartet, selbst am Computer mit dem Statistikprogramm zu arbeiten.
- Lehrinhalte
Die Studierenden bearbeiten aktuelle Fragestellungen des Managements im Gesundheitswesen unter Verwendung von Sekundärdaten und eigener ökonometrischer Analysen. Dies umfasst zum Beispiel die Analyse der Auswirkungen verschiedener Regulierungsinstrumente in Gesundheitsmärkten auf Leistungserbringer und den Vergleich dieser in verschiedenen Ländern. Die zu bearbeitenden Themen wechseln jedes Semester. Die Studierenden erhalten einen kurzen Hinweis sowie grundlegende Literatur zur Bearbeitung der Themenstellung. Außerdem wird ein Datensatz bereitgestellt, der zur Bearbeitung der Fragestellung geeignet ist.
Zu Beginn der Veranstaltung wird eine Einführung in eine Statistiksoftware (z.B. STATA, R) gegeben.
- Literaturangaben
Themenabhängig (siehe Homepage des Lehrstuhls); Bekanntgabe bei der Einführungsveranstaltung in der ersten Vorlesungswoche.
- didaktisches Konzept
Es wird zunächst eine Einführung in die fachliche Themenstellung, Data Science Techniken sowie den Möglichkeiten zur Auswertung der bereitgestellten Datensätze gegeben. Die Studierenden bearbeiten eine Themenstellung in Kleingruppen von etwa 3 Personen. Zur Mitte des Semesters erfolgt eine Präsentation der Ergebnisse der empirischen Auswertungen. Die Ergebnisse werden in Form einer Hausarbeit jeweils eigenständig verfasst.
- Hörerschaft