Multivariate Verfahren II
Seminar
In Frankfurt Am Main, Hamburg, München und an 7 weiteren Standorten
Beschreibung
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Kursart
Intensivseminar berufsbegleitend
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Niveau
Fortgeschritten
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Ort
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Unterrichtsstunden
22h
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Dauer
3 Tage
Statistik - Multivariate Verfahren II
Standorte und Zeitplan
Lage
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Meinungen
Themen
- Konfirmatorische Faktorenanalyse
- Strukturgleichungsmodelle
- Traditionelle Conjoint-Analyse
- Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
- Neuronale Netze
- Korrespondenzanalyse
Inhalte
Fortgeschrittene
Zielgruppe:
Datenanalysten
Voraussetzungen:
Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Seminarziele:
Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten anwenden zu können.
Themen:
A. Nicht-lineare Regression
Dauer:0.25 Tage
Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse
B. Konfirmatorische Faktorenanalyse
Dauer:0.25 Tage
Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden? – Modellformulierung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse
C. Strukturgleichungsmodelle
Dauer:0.75 Tage
Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? – Hypothesenbildung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse
D. Traditionelle Conjoint-Analyse
Dauer:0.25 Tage
Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?
E. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
Dauer:0.5 Tage
Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?
F. Neuronale Netze
Dauer:0.5 Tage
Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes
G. Korrespondenzanalyse
Dauer:0.5 Tage
Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation
Unsere dozenten
Unser IBM SPSS-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und IBM SPSS. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.
Veröffentlichungen:
- "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
- "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
Projekte:
Im Bereich statistischer Datenanalyse führt Herr Skulschus als Berater und Projektleiter auch Projekte durch, bei denen IBM SPSS zum Einsatz kommt oder mit individueller Software-Entwicklung in Java und .NET auf Datenbank-Basis Analyse- und Reporting-Lösungen entstehen.
Forschung:
Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.
Webseite:
- http://www.marco-skulschus.de
- http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus
Referenzkurse:
- Statistik - Multivariate Verfahren I
- Statistik - Deskriptive Statistik I
- Dummy
Zusätzliche Informationen
Multivariate Verfahren II