DHL Data Science Seminare GmbH

Grundlagen der Statistik mit R - Kompletttraining (5 tägig)

5.0 2 Meinungen
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In München, Hamburg, Frankfurt am Main und 1 weiterer Standort
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2.150 
zzgl. MwSt.
PREMIUM-KURS
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Wichtige informationen

Tipologie Intensivseminar
Niveau Anfänger
Ort An 4 Standorten
Unterrichtsstunden 40h
Dauer 5 Tage
Beschreibung

Das Seminar Grundlagen der Statistik mit R bietet Anfängern beiderlei Geschlechts einen verständnisorientierten Einstieg in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik und der induktiven Inferenzstatistik. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der statistischen Programmiersprache R unter der Entwicklungsumgebung RStudio mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen.

Das komplette 5tägige Grundlagen-Seminar gliedert sich in ein 3tägiges Basis-Training und ein 2tägiges Aufbau-Training. Bei diesem Kurs handelt es sich um das 5tägige Komplett-Training.

Das 5tägige Komplett-Training beinhaltet statistische Konzepte und Grundbegriffe, Einlesen und Aufbereiten von Daten, Beschreibung von Stichproben mit Zentral-, Streuungs- und Zusammenhangsmaßen, Häufigkeitsanalysen, Korrelationsanalysen und Signifikanztests und die Darstellung von statistischen Ergebnissen mit Grafiken wie Histogrammen, Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Boxplots, Streudiagrammen und Liniendiagrammen. Außerdem führt das Seminar umfassend in das multivariate Verfahren der Varianzanalyse und die Darstellung der statistischen Ergebnissen mit Haupteffekte- und Interaktionsdiagrammen ein.

Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen vermittelt.

Einrichtungen (4)
Wo und wann

Lage

Beginn

Berlin
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Rahel-Hirsch-Straße 10, 10557

Beginn

auf Anfrage
Frankfurt am Main (Hessen)
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Platz der Einheit 1, 60327

Beginn

auf Anfrage
Hamburg
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Stadthausbrücke 1-3, 20355

Beginn

auf Anfrage
München (Bayern)
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Maximilianstraße 13, 80539

Beginn

auf Anfrage

Zu berücksichtigen

· Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

die Grundfunktionen der Statistik-Software R und RStudio erlernen, die Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, Ergebnisse darstellen, erläutern und interpretieren können, mit R Skripten statistische Verfahren programmieren können, Grafiken mit R graphics erstellen können

· An wen richtet sich dieser Kurs?

Der R Kurs ist für Personen mit wenig oder keinen Erfahrung in Statistik, Datenanalysen und der Anwendung der Statistik-Software R unter RStudio konzipiert. Inhaltlich richtet sich das R Seminar an Anwender, Fachkräfte, Studenten und Doktoranden aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung.

· Voraussetzungen

allgemeine Computerkenntnisse (Erfahrung in der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen), Grundkenntnisse in der Mathematik (Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalysen sind von Vorteil, aber nicht erforderlich)

· Qualifikation

Schulungszertifikat mit den Seminarinhalten

· Worin unterscheidet sich dieser Kurs von anderen?

Dieses R Training vermittelt über die Grundlagen hinaus Expertenwissen in der statistischen Datenanalyse. Es werden reale Daten mit typischen Stolpersteinen verwendet und es wird dabei aufgezeigt, wie durch unachtsame Anwendung der Standardverfahren verzerrte oder sogar nicht zutreffende und falsche Ergebnisse entstehen können. Die bisherigen Teilnehmer und Teilnehmerinnen schätzten diese anwendungs- und praxisbezogene Orientierung als exzellenten Mehrwert dieses Trainingsangebotes ein.

· Welche Schritte folgen nach der Informationsanfrage?

Sie erhalten innerhalb von 1-3 Werktagen die Information, wie Sie den gewünschten Kurs online auf der Webseite des Seminaranbieters www.statistik-seminare.de buchen können.

· Kann man den Kurs auch in weniger als 5 Tagen absolvieren?

Das 5tägige Kompletttraining kann auf zwei verschiedene Zeitpunkte verteilt werden: Die ersten 3 Tage werden als Basistraining und die 2 letzten Tage als Aufbautraining angeboten, die auch einzeln gebucht werden können.

Fragen & Antworten

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Meinungen

5.0
Kursbewertung
100%
Empfehlung der User
4.8
ausgezeichnet
Anbieterbewertung

Meinungen über diesen Kurs

H
Herr Juric
5.0 09.08.2017
Das Beste: Sehr anstrengende 5 Tage. Ich war am Ende zufrieden, weil ich sehr viel gelernt habe. Sehr gutter Praxis Bezug, viele Beispiele aus der realen Leben, damit man es besser versteht. TOP!!!!
Zu verbessern: -
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
Hat Ihnen diese Meinung geholfen? Ja (0)
Z
Zita
5.0 11.04.2016
Das Beste: Das Seminar „Grundlagen der Statistik mit R“ ermöglichte mir erste Einblicke in die Nutzung von R und R-Studio. Die Lerninhalte wurden verständlich und zielgruppengerecht bereitgestellt. Das Lernmaterial ist gut vorberereitet und später auch alleine nachvollziehbar. Herr Leuschner kann die Inhalte verständlich und anschaulich vermitteln. Ich würde wiederkommen.
Zu verbessern: -
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
Hat Ihnen diese Meinung geholfen? Ja (0)
*Erhaltene Meinungen durch Emagister & iAgora

Was lernen Sie in diesem Kurs?

R
RStudio
Statistik
Datenanalyse
Grafiken
Deskriptive Statistik
Schließende Statistik
Induktive Statistik
Parameterschätzung
Konfidenzintervalle
Hypothesentests
Signifikanztest
Stichprobentest
T-Test
Binomialtext
Chi-Quadrat-Test
Nonparametrische Verfahren
Kreuztabelle
Varianzanalyse
Interaktionen

Dozenten

Dr. Haug Leuschner
Dr. Haug Leuschner
Methodik und Statistik

Weiterbildungsexperte für Statistik in der Erwachsenenbildung staatlich geprüfter mathematisch-technischer Assistenten, Studium der Wirtschaftspsychologie Danach Lehrauftrag für Methodenlehre und Statistik und Dozentenausbildung an der Universität zu Köln Danach Mitarbeiter in zahlreichen Projekten an der Universität zu Köln und Datenanalyst bei größeren Unternehmen mehrere wissenschaftliche Publikationen im Bereich der Social Cognition Promotionsarbeit: Entwicklung einer computergestützten Erhebungsmethode für Kommunikationsdaten Berater in einer Vielzahl von Projekten für Datenanalyse

Themenkreis

  • Grundfunktionen von R (Arbeiten mit Workspace von R und der Entwicklungsumgebung RStudio; mit R Skripten programmieren; Eingeben, Einlesen, Umkodieren, Transformieren, Umstrukturieren, Gruppieren und Auswählen von Daten; Erstellen und Bearbeiten von Diagrammen; Exportieren von Ausgaben in andere Anwendungen)
  • Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Messung und Skalenniveaus)
  • Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwerte, einfache Grafiken mit R graphics)
  • Bivariate Deskriptivstatistik (Korrelationen, Streudiagramme und Streudiagramm-Matrizen mit LOESS-Kurven)
  • Grundlagen der Inferenzstatistik (statistisches Testen anhand von Stichproben, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz, Effektgrößen, Konfidenzintervalle)
  • Signifikanztests zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden (Hypothesentests: t-Tests zur Prüfung der Abweichung eines Mittelwerts von einem vorgegebenen Wert und zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte aus unabhängigen oder verbundenen Stichproben; Vortests zur Prüfung der Voraussetzungen: Anderson-Darling-Test, Shapiro-Wilk-Test, Levene-Test, Test zur Signifikanzprüfung von Pearsons r; nonparametrische Verfahren: U-Test von Wilcoxon-Mann-Whitney und Wilcoxon-(Vorzeichenrang-)Test zur Signifikanzprüfung von Medianen)
  • Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Häufigkeits- und Kontingenzanalysen:
  • Binomialtest zur Signifikanzprüfung einer Vorgabe
  • Exakter Test nach Fisher zur Signifikanzprüfung zweier Häufigkeiten
  • Kontingenzanalyse mit Kreuztabellierung, Kontingenzkoeffizienten Phi/Cramérs V und Chi-Quadrat-Test nach Pearson

Methoden zum differenzierten Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen:
  • ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
  • Einstellungen bei Abhängigkeiten (Messwiederholungen) und bei Berücksichtigung von Kovariaten (Störeinflüsse)
  • t-Tests im Rahmen der Varianzanalyse (Post-hoc-Mehrfachvergleiche: Tukey HSD, Duncan/SNK, Games-Howell, Dunnett; paarweise Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur: Bonferroni, Sidak, Jianjun Li)
  • Interaktionsanalyse (Wechselwirkungen aufgrund sich verstärkender oder hemmender Effekte)
  • Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Varianzanalysen