Seminar Grundlagen der Statistik mit Python

Seminar Grundlagen der Statistik mit Python

Dozent: Dr. Haug Leuschner

 

€ 995,00 – € 2.750,00

Zzgl. 19% MwSt.

Das fünftägige Seminar Grundlagen der Statistik mit Python bietet im zweitägigen Basistraining eine Einführung in die Grundfunktionen von Python und Spyder, in den Datenimport, in die Datenaufbereitung und in die deskriptive Statistik mit Erstellung von Diagrammen. Im dreitägigen Aufbautraining wird in die schließende Statistik und in die Anwendung von statistischen Tests und Varianzanalysen eingeführt. Bei Buchung des Aufbautrainings werden die Inhalte des Basistrainings vorausgesetzt. Den größten Lernerfolg haben Sie, wenn Sie das komplette Training buchen.

Eine kurze Beschreibung des Kurses finden Sie unten. Ausführliche Informationen finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.

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Beschreibung

Der Python-Kurs Grundlagen der Statistik mit Python bietet als Weiterbildung eine verständnisorientierte Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik, der schließenden Statistik und der angewandten Statistik. Neben den statistischen Inhalten steht die Programmiersprache Python und Python lernen im Vordergrund: Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der Programmiersprache Python und die Entwicklungsumgebung Spyder mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, der Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen.

Nutzen: Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass durch den Kurs auch Anfänger innerhalb einer Woche in die Lage versetzt werden, Daten mit den statistischen Standardverfahren zu analysieren und deren Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Es werden dabei leistungsfähige Python-Pakete eingesetzt, mit denen Daten effizient ausgewertet und professionell wirkende Grafiken publikationsfertig erstellt werden können.

Zielgruppe: Personen mit wenig oder keiner Erfahrung in Statistik und der Anwendung der Programmiersprache Python mit der Entwicklungsumgebung Spyder; Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung

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), Routine im relativ flüssigen und fehlerfreien Tippen (es wird viel getippt und häufige Tippfehler können den Lernfortschritt erschweren); bei Buchung des Aufbautrainings die Inhalte des Basistrainings

Lernziele: die Grundfunktionen der Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung Spyder kennenlernen, mit der interaktiven Shell IPython umgehen lernen, die Grundlagen der deskriptiven und schließenden Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, einfache Python-Skripte zur Erstellung von Tabellen mit deskriptiven Statistiken und Diagrammen erstellen und testen können, Signifikanztests durchführen und interpretieren können, Ergebnisse darstellen, erläutern und interpretieren können

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung mit der Programmiersprache Python unter der Entwicklungsumgebung Spyder. Es wird mit zahlreichen Aufgaben aus verschiedenen Anwendungsbereichen ein vertieftes Verständnis der statistischen Standardverfahren und ein sicherer Umgang mit Python und Spyder sichergestellt.

Leistungen: ganztägiger Intensiv-Unterricht in Kleingruppen (9-17 Uhr, max. 10 Personen), gedrucktes Schulungszertifikat; Online-Veranstaltungen: digitale Schulungsunterlagen (gegen Aufpreis: gedruckte Schulungsunterlagen und/oder Fernzugang zu einem Schulungslaptop mit installierter Software); Präsenz-Veranstaltungen: Schulungsräume in zentraler Lage, Getränke in den Pausen, Schulungslaptop mit installierter Software, gedruckte Schulungsunterlagen

Aufbau: Das 5-tägige Komplett-Training Grundlagen der Statistik mit Python besteht aus einem 2-tägigen Basis-Training und einem direkt anschließenden 3-tägigen Aufbau-Training, die auch einzeln gebucht werden können.

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.

Inhalte des 5-tägigen Komplett-Trainings Grundlagen der Statistik mit Python

  • 2-tägiges Basis-Training: Deskriptive Statistiken und Diagramme

    • Einführung in Python und Spyder
      • Python-Bibliotheken mit Anaconda installieren
      • Anaconda und die Entwicklungsumgebung Spyder
      • Variablen, Datentypen, Ausdrücke, Operatoren und Operanden
      • Python-Kollektionen string und list
      • Python-Skripte entwickeln und testen
    • Datenimport/-export und Datenaufbereitung mit pandas
      • Daten importieren und exportieren
      • Daten transformieren und umkodieren
      • Kategoriale Variablen erstellen
      • Daten selektieren und Subsets erstellen
    • Deskriptive Statistik mit pandas
      • Zentralmaße, Streuungsmaße und Häufigkeiten
      • Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen
      • Erstellen von Tabellen mit deskriptiven Kennwerten
      • Korrelationen und Zusammenhangsmaße
      • Diagramme mit seaborn und matplotlib erstellen (Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Histogramme, Boxplots, Liniendiagramme und Streudiagramme)

  • 3-tägiges Aufbau-Training: Signifikanztests und Varianzanalysen

    • Einführung in die schließende Statistik (Signifikanztests)
      • Statistisches Testen anhand von Stichproben
      • Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung)
      • Nullhypothesentest nach Fisher (Signifikanztest)
      • p-Werte und Konfidenzintervalle
    • Parametrische Verfahren mit SciPy
      • t-Test für eine Stichprobe zur Signifikanzprüfung der Abweichung eines Mittelwerts
      • t-Test zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte aus unabhängigen oder verbundenen Stichproben
      • Levene-Test zur Signifikanzprüfung von Varianzen und Standardabweichungen
      • Shapiro-Wilk-Test zur Signifikanzprüfung der Normalverteilungsannahme
    • Nichtparametrische Verfahren mit SciPy
      • U-Test von Mann-Whitney zur Signifikanzprüfung von Medianen
      • Binomialtest zur Signifikanzprüfung von Häufigkeiten
      • Kontingenzanalyse mit Chi-Quadrat-Test zur Signifikanzprüfung von Kreuztabellen
    • Varianzanalysen mit statsmodels
      • ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
      • Kontrolle von metrischen Störeinflüssen (ANCOVA)
      • Messwiederholungsdesigns (mixed ANOVA/ANCOVA)
      • robuste Standardfehler bei fehlender Varianzhomogenität
      • Effektstärkemaß: Eta-Quadrat
      • Post-hoc-Tests: Tukey HSD und Games-Howell
      • Interaktionsanalyse: ordinale, disordinale und hybride Effekte (Wechselwirkungen)
      • Prüfung der Wirksamkeit von Behandlungen, Interventionen, Maßnahmen und Veränderungen: Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Kontrollstichproben

Ausführliche Informationen und Buchungsmöglichkeiten zu den Teilkursen finden Sie auf der → Veranstaltungsseite zum Seminar.