I. SUBJECT DESCRIPTION
II. SUBJECT REQUIREMENTS
III. COURSE CURRICULUM
SUBJECT DATA
OBJECTIVES AND LEARNING OUTCOMES
TESTING AND ASSESSMENT OF LEARNING PERFORMANCE
THEMATIC UNITS AND FURTHER DETAILS
Subject name
MARKETING CONTROLLING
ID (subject code)
BMEGT20ML69
Type of subject
contact lessons
Course types and lessons
Type
Lessons
Lecture
1
Practice
0
Laboratory
0
Type of assessment
exam grade
Number of credits
3
Subject Coordinator
Name
Dr. Bernschütz Mária
Position
assistant lecturer
Contact details
bernschutz.maria@gtk.bme.hu
Educational organisational unit for the subject
Department of Management and Business Economics
Subject website
Language of the subject
magyar - HU
Curricular role of the subject, recommended number of terms

Programme: Marketing MSc from 2017/18/Term 1

Subject Role: Compulsory

Recommended semester: 4

Programme: Marketing MSc from 2019/20/Term 1

Subject Role: Compulsory

Recommended semester: 3

Direct prerequisites
Strong
None
Weak
None
Parallel
None
Exclusion
None
Validity of the Subject Description
Approved by the Faculty Board of Faculty of Economic and Social Sciences, Decree No: 4th decision on the 580.450-2/2018 registration number. Valid from: 29.08.2018.

Objectives

The main objective of the course is to present the main statistical analysis methods used in marketing research and to provide an introduction to the use of the SPSS program. The topic starts with the analysis and the basic information about the SPSS program (data preparation, database development). Then, the possibilities of applying hypothesis tests and cross-tabulation analyzes, as well as analysis of variance, correlation and regression calculations in marketing research are presented.

Academic results

Knowledge
  1. Are familiar with the conditions of application of certain statistical analysis methods in marketing research,
  2. Are familiar with the use of statistical analysis methods to draw conclusions,
  3. Are familiar with the methods of using statistical analysis methods for marketing purposes
Skills
  1. Are able to create a database that can be analyzed with statistical software,
  2. Are able to determine the applicable statistical-analytical methods,
  3. Are able to to produce indicators and statistics for analysis,
  4. Are able to interpret the marketing aspects of the results of statistical analysis methods,
  5. Are able to draw conclusions based on the analyzes performed,
  6. Are able to put the results into context, interpret them with a practical approach,
  7. Are able to prepare independent analyzes and marketing research reports using statistical analysis methods.
Attitude
  1. Collaborate with the instructor and fellow students in expanding the knowledge,
  2. Work independently while constantly expanding his / her knowledge,
  3. Are open to the use of information technology tools,
  4. Expand their knowledge by constantly acquiring knowledge,
  5. Analyzes, conclusions and proposals formulated on the basis of these, he / she acts in accordance with the legal and ethical norms, keeping in mind the wider social, sectoral, regional, national and European social and ecological, sustainability values.
Independence and responsibility
  1. Independently applies statistical analysis methods in marketing research,
  2. Analyze and evaluate the available information, puts it in context,
  3. Draw practical conclusions from the results of the analyzes,
  4. Represents the professional opinion of established marketing independently, takes responsibility for their environmental and social impacts.

Teaching methodology

Lectures, written and oral communication, using of SPSS program, optional self-created tasks

Materials supporting learning

  • Danó Györgyi: Marketingkontrolling (2018)
  • BME-GTK-MVT: Marketing: Fókuszban a termék, Typotex Kiadó, Budapest (2017)
  • Sajtos László - Mitev Ariel: SPSS Kutatási és adatelemzési kézikönyv (2007)
  • Naresh K. Malhotra, Simon Judit közreműködésével: Marketingkutatás (2017) [Digitális kiadás]

General Rules

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése egy vizsgaidőszakban végzett írásbeli teljesítménymérés alapján történik.

Performance assessment methods

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés Írásbeli teljesítményértékelés: mely a statisztikai elemzési módszerek gyakorlati használatára fókuszál, a rendelkezésre álló munkaidő 90 perc.

Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating

  • vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés: 100%
  • összesen: 100%

Percentage of exam elements within the rating

Conditions for obtaining a signature, validity of the signature

Az aláírás megszerzésének nincs feltétele. A megszerzett aláírás 4 félévéig érvényes.

Issuing grades

%
Excellent 90-100
Very good 85–90
Good 75–85
Satisfactory 65–75
Pass 50–65
Fail 50

Retake and late completion

1) A teljesítményértékelésekhez nem tartozik évközi követelmény. 2) A vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelés javítása és pótlása a TVSZ szerint történik.

Coursework required for the completion of the subject

Nature of work Number of sessions per term
részvétel a kontakt tanórákon 6x2=12
házi feladat elkészítése 0
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása 46
vizsgafelkészülés 32
összesen 90

Approval and validity of subject requirements

Topics covered during the term

Lecture topics
1. Bevezetés: az érintett tudományterületek bemutatása, általános elemzési szempontok
2. Az elemzésekkel és az SPSS programmal kapcsolatos alapvető tudnivalók (adatelőkészítés, adatbázis kialakítása, megoszlások, kereszttáblák előállítása)
3. Hipotézisvizsgálat, kereszttábla-elemzés (paraméteres és nem paraméteres próbák)
4. Varianciaanalízis
5. Korreláció- és regresszió számítás
6. Jelentéskészítés, eredmények interpretálása

Additional lecturers

Name Position Contact details
Danó Györgyi egyetemi tanársegéd dano.gyorgyi@gtk.bme.hu

Approval and validity of subject requirements