Multivariate Datenanalyse mit R - Aufbautraining (2tägig)
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Ich erlebte ein intensives und forderndes Seminar, in dem Herr Dr. Leuschner es verstand, uns vertiefende Einsichten in die Statistik mit der Software "R" zu vermitteln. Sowohl die kleine Gruppe wie auch die Lernumgebung waren dem Lernen sehr zuträglich. Das Thema wurde theoretisch sehr gut vermittelt und intensiv praktisch geübt. Dr. Leuschner gab uns auch Einblicke, indem er uns an seiner profunden Erfahrung über die Seminarinhalte hinweg teilhaben ließ. Alles in allem ein sehr gutes, zielführendes Seminar, dass ich ohne Abstriche weiterempfehlen kann.
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Seminar
In Hamburg
Faktoren- und Clusteranalyse
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Kursart
Intensivseminar
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Niveau
Mittelstufe
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Ort
Hamburg
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Unterrichtsstunden
16h
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Dauer
2 Tage
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Beginn
Dezember
Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen - wie beispielsweise der Einfluss von Preis, verschiedenen Marktpositionierungen und verschiedenen Werbeformen auf den Umsatz eines Produkts - können nur mit multivariaten Verfahren erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird und die Gegenstand des Seminars Grundlagen der Statistik mit R sind.
Die vorgestellten Verfahren werden erfolgreich in den verschiedensten Feldern eingesetzt wie beispielsweise in den betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Produktentwicklung, Produktion, Qualitätssicherung, Marketing), in den human- und sozialwissenschaftlichen Anwendungsbereichen (Medizin, Pharmazie, Marktforschung), in der Technik und in den Naturwissenschaften.
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 2tägige Aufbau-Training.
Im 2tägigen Aufbautraining werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen bündelt, und die explorative Faktorenanalyse, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse besprochen, mit der die Unterschiede der mit der Clusteranalyse gefundenen Gruppen analysiert werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Eignung und Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit der Faktoren- und Reliabilitätsanalyse Fragebögen auf ihre Güte, ihre Reliabilität und ihre Eignung für eine Fragestellung geprüft werden.
Standorte und Zeitplan
Lage
Beginn
Beginn
Hinweise zu diesem Kurs
fortgeschrittene Funktionen von R kennenlernen, Daten von Studien bzw. betrieblichen Prozessen erheben und mit Hilfe von multivariaten Verfahren auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Datenanalysen grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können
Der Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung.
Erfahrungen mit R unter Verwendung von RStudio und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit R (oder eines vergleichbaren Seminars: Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein)
Schulungszertifikat mit den Seminarinhalten
Im zweitägigen Aufbautraining Multivariate Datenanalyse mit R werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse besprochen, mit der analysiert werden kann, mit welchen Variablen die in der Clusteranalyse gefunden Gruppen am besten beschrieben werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Eignung und Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit Hilfe der Faktoren- und Reliabilitätanalyse die Güte eines Fragebogens zur Messung latenter Dimensionen überprüft werden kann.
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.
Meinungen
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Ich erlebte ein intensives und forderndes Seminar, in dem Herr Dr. Leuschner es verstand, uns vertiefende Einsichten in die Statistik mit der Software "R" zu vermitteln. Sowohl die kleine Gruppe wie auch die Lernumgebung waren dem Lernen sehr zuträglich. Das Thema wurde theoretisch sehr gut vermittelt und intensiv praktisch geübt. Dr. Leuschner gab uns auch Einblicke, indem er uns an seiner profunden Erfahrung über die Seminarinhalte hinweg teilhaben ließ. Alles in allem ein sehr gutes, zielführendes Seminar, dass ich ohne Abstriche weiterempfehlen kann.
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Kursbewertung
Empfehlung der User
Anbieterbewertung
Anonym (Bayer Vital GmbH)
Themen
- Diskriminanzanalyse
- Explorative Faktorenanalyse
- Clusteranalyse
- R
- RStudio
- Hierarchische Clusteranalyse
- K-Means Clusteranalyse
- Reliabilitätsanalyse
- Fragebögen auf Güte prüfen
- Multivariate Analyse
Dozenten
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
Inhalte
DiskriminanzanalyseSchätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Eignung von Merkmalsvariablen und der Modellgüte, Klassifikation von neuen Fällen
Explorative FaktorenanalyseVariablenauswahl, Bestimmung der Anzahl der Faktoren, Extraktion und Rotation der Faktoren, Faktorinterpretation, Faktorwerte
ReliabilitätsanalysePrüfung des Indikatorsets eines Faktors auf Eindimensionalität; Reliabilitätsprüfung auf Indikatorebene (Indikatorreliabilität): Faktorladungen, Kommunalitäten, Cronbachs Alpha (ohne Item), Item-To-Skala-Korrelation; Prüfung auf Konstruktebene (Faktorreliabilität): Cronbachs Alpha, Inter-Item-Korrelationen, Einheitsstruktur
Multivariate Datenanalyse mit R - Aufbautraining (2tägig)