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Dr. Haug Leuschner

Grundlagen der Statistik - wahlweise mit R, SPSS oder Minitab

Dr. Haug Leuschner
In Hamburg ()

1.200 

Wichtige informationen

Tipologie Intensivseminar
Niveau Anfänger
Unterrichtsstunden 40h
Dauer 5 Tage
  • Intensivseminar
  • Anfänger
  • 40h
  • Dauer:
    5 Tage
Beschreibung

Grundlagen der Statistik, wahlweise mit R, SPSS oder Minitab:

Das Seminar Grundlagen der Statistik 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 eines der drei Statistikprogramme R, SPSS oder Minitab mit den gängigen Methoden des Datenimports, der Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen.

Das Programm kann auch in zwei Teilabschnitten durchlaufen werden:

- Das 3tägige Basis-Training (Mo-Mi) behandelt die deskriptive Statistik und führt in die schließende Statistik ein. Sie lernen alle gängigen Signifikanztests kennen wie z. B. den t-Test.

- Das 2tägige Aufbau-Training (Do-Fr) zeigt ihnen, wie Sie mit der Varianzanalyse automatisiert Hunderte von t-Tests auf einmal durchführen. Die Zeitersparnis ist dabei enorm. Analysen mit einer Arbeitszeit von drei Wochen lassen sich in einer Stunde erledigen.

- Mit dem 5tägigen Kompett-Training (Mo-Fr) haben Sie alles auf einmal und sparen zudem 200 Euro gegenüber den Teilkursen.

Jedes der drei Seminare kann wahlweise mit R, SPSS oder Minitab gebucht werden. Klicken Sie für weitere Informationen zu den entsprechenden Seminaren entweder auf das Logo des Seminaranbieters oder direkt auf den Link "Webseite besuchen".

Häufig gestellte Fragen

· Welche Ziele werden in diesem Kurs verfolgt?

die Grundfunktionen eines Statistikprogramms beherrschen (R, SPSS oder Minitab), die Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, deskriptive Statistiken erstellen und Signifikanztests durchführen können, ein- und mehrfaktorielle Varianzanalysen verstehen und anwenden können, Interaktionen (Wechselwirkungen) zwischen Einflussgrößen verstehen und analysieren können, multiple Mittelwertvergleiche durchführen können, Ergebnisse mit Grafiken darstellen, erläutern und interpretieren können

· An wen richtet sich dieser Kurs?

Anwender, Fachkräfte und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung mit wenig oder keiner Erfahrung in der Statistik und der Anwendung der Statistiksoftware R, SPSS oder Minitab

· Voraussetzungen

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

· Qualifikation

Schulungszertifikat mit den Seminarinhalten

· Worin unterscheidet sich dieser Kurs von anderen?

Dieses 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.

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Was lernen Sie in diesem Kurs?

IBM
SPSS
Statistik
Datenanalyse
Grafiken
Deskriptive Statistik
Schließende Statistik
Induktive Statistik
Stichprobe
Grundgesamtheit
Parameterschätzung
Konfidenzintervalle
Hypothesentests
Signifikanztest
Stichprobentest
T-Test
Binomialtext
Chi-Quadrat-Test
Nonparametrische Verfahren
Kreuztabelle

Dozenten

Dr. Haug Leuschner
Dr. Haug Leuschner
Methodik und Statistik

Themenkreis

  • Grundfunktionen des eingesetzten Statistikprogramms (R, SPSS oder Minitab)

  • Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
  • Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwerte; Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots mit R Graphics)
  • Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme mit R Graphics)
  • Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)
  • Methoden zum Vergleich der Mittelwerte von zwei Gruppen (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: Shapiro-Wilk-Test, Levene-Test)
  • Nonparametrische Verfahren für zwei Gruppen (U-Test von Wilcoxon-Mann-Whitney bei unabhängigen Stichproben; Wilcoxon-(Vorzeichenrang-)Test bei verbundenen Stichproben; 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 Vergleich der Mittelwerte von mehreren Gruppen (ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalyse; Varianzanalyse mit Messwiederholung; t-Tests (Post-hoc-Mehrfachvergleiche) im Rahmen der Varianzanalyse; Interaktionsanalyse (Wechselwirkungen aufgrund sich verstärkender Effekte); statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Varianzanalysen)

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