Multivariate Datenanalyse mit SPSS - Komplettraining (5tägig)

5.0
1 Meinung
  • Als ein Anwender mit vorhandenen Grundkenntnissen statistischer Analyseverfahren aus dem Bereich der klinischen Forschung waren viele der in diesem Seminar vermittelten Inhalte höchst relevant für mich und ermöglichen künftig eine deutlich weiterführende Datenanalyse als bisher. Der Stoff wurde anhand von sehr anschaulichen Präsentationen von Herrn Dr. Leuschner didaktisch wertvoll präsentiert. Dies fand in kleinem Rahmen in sehr angenehmer Atmosphäre statt und ermöglichte, sich gut auf die vermittelten Inhalte zu konzentrieren. Die unmittelbare Umsetzung in SPSS anhand praktischer Beispiele stellte dabei das eigentliche Highlight dar. Vorbestehende Defizite auch im Umgang mit der Software selber konnten von Herrn Dr. Leuschner auf sehr angenehme Art und Weise behoben werden. Gerade dieser individuelle Umgang mit den Seminarteilnehmern im kleinen Rahmen war sehr hilfreich. Unterm Strich kann ich das Seminar allen empfehlen, die über die Anwendung reiner deskriptiver Statistik und bloßer t-Tests hinaus tiefer in statistische Analyse eindringen wollen.
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Seminar

In Köln

2.375 € zzgl. MwSt.

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Beschreibung

  • Kursart

    Intensivseminar

  • Niveau

    Mittelstufe

  • Ort

    Köln

  • Unterrichtsstunden

    40h

  • Dauer

    5 Tage

  • Beginn

    Dezember

Fortgeschrittene, Multivariate, SPSS

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 SPSS 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 5tägige Komplett-Training.

Zuerst werden die multiple Regressionsanalyse, die Zusammenhänge zwischen Variablen beschreibt, die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Personen geeignet sind und die Zeitreihenanalyse, die Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt. Danach wird die Clusteranalyse behandelt, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen bündelt, dazu ergänzend die Diskriminanzanalyse, die die Unterschiede zwischen den ermittelten Gruppen beschreibt. Zum Schluss wird in die explorative Faktorenanalyse eingeführt, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen reduziert, dazu ergänzend die Reliabilitätsanalyse, die die Eignung und Reliabilität eines Fragebogens prüft.. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit der Faktoren- und Reliabilitätsanalyse Fragebögen auf ihre Güte und Eignung für eine Fragestellung geprüft werden.

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Köln (Nordrhein-Westfalen, NRW)
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Im Zollhafen 24, 50678

Beginn

DezemberAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs

fortgeschrittene Funktionen von IBM SPSS Statistics 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

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 SPSS und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit SPSS (oder eines vergleichbaren Seminars: Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein)

Schulungszertifikat mit den Seminarinhalten

Im dreitägigen Basiskurs Multivariate Datenanalyse mit SPSS werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt, die aufeinander aufbauen. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt und Prognosen erlaubt, die Zeitregression, die Zeitreihen analysiert und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt, und die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist. Im zweitägigen Aufbautraining Multivariate Datenanalyse mit SPSS werden strukturenentdeckende 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.

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.

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5.0
  • Als ein Anwender mit vorhandenen Grundkenntnissen statistischer Analyseverfahren aus dem Bereich der klinischen Forschung waren viele der in diesem Seminar vermittelten Inhalte höchst relevant für mich und ermöglichen künftig eine deutlich weiterführende Datenanalyse als bisher. Der Stoff wurde anhand von sehr anschaulichen Präsentationen von Herrn Dr. Leuschner didaktisch wertvoll präsentiert. Dies fand in kleinem Rahmen in sehr angenehmer Atmosphäre statt und ermöglichte, sich gut auf die vermittelten Inhalte zu konzentrieren. Die unmittelbare Umsetzung in SPSS anhand praktischer Beispiele stellte dabei das eigentliche Highlight dar. Vorbestehende Defizite auch im Umgang mit der Software selber konnten von Herrn Dr. Leuschner auf sehr angenehme Art und Weise behoben werden. Gerade dieser individuelle Umgang mit den Seminarteilnehmern im kleinen Rahmen war sehr hilfreich. Unterm Strich kann ich das Seminar allen empfehlen, die über die Anwendung reiner deskriptiver Statistik und bloßer t-Tests hinaus tiefer in statistische Analyse eindringen wollen.
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100%
4.8
ausgezeichnet

Kursbewertung

Empfehlung der User

Anbieterbewertung

Marcel

5.0
30.05.2016
Das Beste: Als ein Anwender mit vorhandenen Grundkenntnissen statistischer Analyseverfahren aus dem Bereich der klinischen Forschung waren viele der in diesem Seminar vermittelten Inhalte höchst relevant für mich und ermöglichen künftig eine deutlich weiterführende Datenanalyse als bisher. Der Stoff wurde anhand von sehr anschaulichen Präsentationen von Herrn Dr. Leuschner didaktisch wertvoll präsentiert. Dies fand in kleinem Rahmen in sehr angenehmer Atmosphäre statt und ermöglichte, sich gut auf die vermittelten Inhalte zu konzentrieren. Die unmittelbare Umsetzung in SPSS anhand praktischer Beispiele stellte dabei das eigentliche Highlight dar. Vorbestehende Defizite auch im Umgang mit der Software selber konnten von Herrn Dr. Leuschner auf sehr angenehme Art und Weise behoben werden. Gerade dieser individuelle Umgang mit den Seminarteilnehmern im kleinen Rahmen war sehr hilfreich. Unterm Strich kann ich das Seminar allen empfehlen, die über die Anwendung reiner deskriptiver Statistik und bloßer t-Tests hinaus tiefer in statistische Analyse eindringen wollen.
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Themen

  • IBM
  • SPSS
  • Multivariate Analyse
  • Lineare Regressionsanalyse
  • Multiple Regressionsanalyse
  • Nicht-lineare Regression
  • Logistische Regression
  • Zeitreihenanalyse
  • Zeitregression
  • Hierarchische Clusteranalyse
  • K-Means Clusteranalyse
  • Diskriminanzanalyse
  • Explorative Faktorenanalyse
  • Reliabilitätsanalyse
  • Prognosen erstellen
  • Fragebögen auf Güte prüfen

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

Inhalte

Multiple RegressionsanalyseRegressionsmodelle für kontinuierliche und kategoriale Variablen mit Suppressionseffekten (Suppressoranalyse), Moderationseffekten (Moderatoranalyse), nicht-linearen Effekten (polynomiale Regression) und Interaktionseffekten zwischen kategorialen und kontinuierlichen Variablen (dummykodierte Regressionsanalyse); automatisierte Verfahren zur Auswahl von Prognosevariablen; Residualdiagnostik und Prüfung der Modellprämissen (Multikollinearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen, Behandlung von Ausreißern, Extremwerten und einflussreichen Beobachtungen)
Logistische RegressionSchätzung der logistischen Regressionsfunktion, Interpretation der Koeffizienten (Logits, Odds und Wahrscheinlichkeiten), Berechnung von Odds Ratio und relatives Risiko, Konfusionstabellen mit Trefferquote, Spezifität und Sensitivität, ROC-Kurven und automatisierte Verfahren zur Ermittlung des optimalen Trennwerts, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen (AUC, Likelihood-Ratio-Test und Pseudo R-Quadrat-Statistiken)
ZeitreihenanalyseZeitregression mit linearen und nichtlinearen Trend-, Konjunktur- und Saisonkomponenten, Strukturmodelle mit Berücksichtigung von Strukturbrüchen, Erstellung von kurz- und langfristigen Prognosen
ClusteranalyseHierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward, Bestimmung der optimalen Clusterzahl), k-Means-Clusteranalyse, Two-Step-Clusteranalyse
DiskriminanzanalyseSchätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Modellgüte und der Eignung von Merkmalsvariablen, 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

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