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Dr. Haug Leuschner

Multivariate Datenanalyse - wahlweise mit R oder SPSS

Dr. Haug Leuschner
In Frankfurt am Main ()

1.300 

Wichtige informationen

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

Multivariate Datenanalyse - wahlweise mit R oder SPSS

Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von Zusammenhangsstrukturen zwischen verschiedenen Variablen wie z.B. den Einfluss von Preis, verschiedenen Marktpositionierungen und verschiedenen Werbeformen auf den Umsatz eines Produkts. Multivariate Verfahren wollen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen, Dimensionen oder Faktoren reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen und sind damit den einfacheren Verfahren des Grundlagenseminars überlegen.

Die 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 Programm kann komplett oder in zwei Teilabschnitten durchlaufen werden:

- Im 3tägigen Basis-Training (Mo-Mi) werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt. Dazu gehören die multiple Regression, die logistische Regression und die Zeitreihenanalyse, die mittels statistischer Modelle Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt (prädiktive Analyse/Forecasting).

- Im zweitägigen Aufbautraining (Do-Fr) werden strukturentdeckende Verfahren behandelt. Dazu gehören die Clusteranalyse und die explorative Faktorenanalyse. Ergänzend werden die Diskriminanz- und Reliabilitätsanalyse vermittelt.

- 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 oder SPSS 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?

Daten von Studien bzw. betrieblichen Prozessen 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

· 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

· Voraussetzungen

Praxiserfahrungen mit dem verwendeten Statistikprogramm und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik (t-Tests und Varianzanalysen werden als bekannt vorausgesetzt)

· Qualifikation

Schulungszertifikat mit den Seminarinhalten

· 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?

Durchführung von multivariaten Verfahren
Interpretation und Veranschaulichung der Ergebnisse
Statistische Methoden der induktiven und schließenden Statistik für mehrdimensionale Fragestellungen
Multiple lineare Regressionsanalyse
Nicht-lineare Regression
Logistische Regression
Zeitreihenanalyse
Zeitregression
Diskriminanzanalyse
Hierarchische Clusteranalyse
K-Means Clusteranalyse
Explorative Faktorenanalyse
Reliabilitätsanalyse

Dozenten

Dr. Haug Leuschner
Dr. Haug Leuschner
Methodik und Statistik

Themenkreis

  • Multiple Regressionsanalyse (für kontinuierliche und kategoriale Vorhersagevariablen, statistische Prüfung der Koeffizienten, der Modellgüte und der Modellprämissen)
  • Logistische Regressionsanalyse (Schätzung der logistischen Regressionsfunktion, Interpretation der Koeffizienten, ROC-Kurven, Ermittlung des optimalen Trennwerts, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen)
  • Zeitreihenregression (Zeitregression mit linearen und nichtlinearen Trend-, Konjunktur- und Saison-Komponenten, Strukturmodelle mit Berücksichtigung von Strukturbrüchen, Erstellung von kurz- und langfristigen Prognosen für einfach strukturierte Daten)
  • Zeitreihenanalyse (prediktive Analyse/Forecasting)
  • Clusteranalyse (Hierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward), k-Means-Clusteranalyse)
  • Diskriminanzanalyse (Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Eignung von Merkmalsvariablen und der Modellgüte, Klassifikation von neuen Fällen)
  • Explorative Faktorenanalyse (Variablenauswahl, Bestimmung der Anzahl der Faktoren, Extraktion und Rotation der Faktoren, Faktorinterpretation, Faktorwerte)
  • Reliabilitätsanalyse (Prüfung 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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