IBM - Einführung in Amos

Seminar

In München

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Kursart

    Seminar

  • Ort

    München

  • Dauer

    2 Tage

  • Beginn

    auf Anfrage

IBM - Einführung in Amos: Interessant für .... .. viele Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich, in denen es darum geht, Hypothesen über kausale. Abhängigkeiten zwischen Merkmalen zu untersuchen. Insbesondere Regressionsanalysen werden meist nur für möglichst gute. Schätzungen einer.. Gerichtet an: Interessant für .... .. viele Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich, in denen es darum geht, Hypothesen über kausale. Abhängigkeiten zwischen Merkmalen zu untersuchen. Insbesondere Regressionsanalysen werden meist nur für möglichst gute. Schätzungen einer Zielvariable Y in Abhängigkeit mehrerer unabhängiger Variablen X1, X2, X3 .. eingesetzt (z. B. Absatzzahlen,...

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

München (Bayern)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs

Kenntnisse der Grundlagen der Statistik und zu den methodischen Hintergründen von linearen Korrelations-, Regressionsanalysen sowie der Faktorenanalyse sind von Vorteil._x000D__x000D_

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Themen

  • Programmierung
  • Abhängigkeit
  • IBM

Inhalte

KURSZIEL
IBM - Einführung in Amos: Interessant für ... _x000D_

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... viele Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich, in denen es darum geht, Hypothesen über kausale _x000D_

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Abhängigkeiten zwischen Merkmalen zu untersuchen. Insbesondere Regressionsanalysen werden meist nur für möglichst gute _x000D_

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Schätzungen einer Zielvariable Y in Abhängigkeit mehrerer unabhängiger Variablen X1, X2, X3 ... eingesetzt (z. B. Absatzzahlen, _x000D_

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Größenveränderungen), allerdings ohne die Untersuchung möglicher Wechselwirkungen zwischen den unabhängigen Merkmalen selbst (X1 beeinflusst unter bestimmten Bedingungen von X3 die Variable X2, die ihrerseits erst dadurch einen Effekt auf Y besitzt). Solche direkten und indirekten Beziehungen zwischen Variablen werden in den Pfadanalysen mit AMOS berücksichtigt._x000D_

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ZIELGRUPPE
Interessant für ... _x000D_

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... viele Fragestellungen im praktischen und wissenschaftlichen Bereich, in denen es darum geht, Hypothesen über kausale _x000D_

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Abhängigkeiten zwischen Merkmalen zu untersuchen. Insbesondere Regressionsanalysen werden meist nur für möglichst gute _x000D_

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Schätzungen einer Zielvariable Y in Abhängigkeit mehrerer unabhängiger Variablen X1, X2, X3 ... eingesetzt (z. B. Absatzzahlen, _x000D_

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Größenveränderungen), allerdings ohne die Untersuchung möglicher Wechselwirkungen zwischen den unabhängigen Merkmalen selbst (X1 beeinflusst unter bestimmten Bedingungen von X3 die Variable X2, die ihrerseits erst dadurch einen Effekt auf Y besitzt). Solche direkten und indirekten Beziehungen zwischen Variablen werden in den Pfadanalysen mit AMOS berücksichtigt._x000D_

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KURSINHALT
Dieser Kurs bietet einen Überblick über die Software AMOS zur Lösung von Strukturgleichungsmodellen sowie methodische
Hintergründe für pfadanalytische Modelle zur Lösung von Fragestellungen der Regressions- und Faktorenanalyse unter Berücksichtigung der Ursache-Wirkungs-Prinzipien.
Themenübersicht
  • Überblick: Aufbau und Handhabung von AMOS
  • Strukturgleichungsmodelle (SEM) und kausalanalytische Modelle
  • Pfadanalysen: endogene und exogene Variablen, direkte und indirekte Effekte, rekursive und nicht-rekursive Modelle
  • Erstellen von Pfaddiagrammen mit Pfadkoeffizienten in AMOS
  • Pfadanalysen mit AMOS für einfache und multiple Regressionen
  • Faktorenanalyse mit AMOS
  • Kombinierte Modelle für Regressions- und Faktorenanalysen
  • Überprüfung der Modellgüte und Anpassungen zur Erhöhung der Modellqualität
  • Umgang mit fehlenden Werten (Imputation von missing values)
  • Anwendungsbeispiele und -hinweise
  • AMOS und IBM SPSS Statistics im vergleichenden Einsatz (Unterschied zu multipler Regression und Faktorenanalyse in IBM SPSS Statistics)


VORRAUSSETZUNG
Kenntnisse der Grundlagen der Statistik und zu den methodischen Hintergründen von linearen Korrelations-, Regressionsanalysen sowie der Faktorenanalyse sind von Vorteil._x000D_

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IBM - Einführung in Amos

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