Beschreibung

In der fünftägigen Komplett-Schulung Multivariate Datenanalyse mit SPSS werden in den ersten drei Tagen die strukturprüfenden Verfahren behandelt. Dazu gehören die Regressionsanalyse, die Zeitregression, die Diskriminanzanalyse und die logistische Regression. In den letzten beiden Tagen werden die strukturentdeckenden Verfahren behandelt. Dazu gehören die explorative Faktorenanalyse, die Reliabilitätsanalyse und die Clusteranalyse.

Zielgruppe: Anwender, Fachkräfte und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung

Voraussetzungen: 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). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit SPSS, wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren, werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit SPSS nicht vertraut sein sollte, empfiehlt es sich, vorher ein SPSS-Training mit den Grundlagen oder ein vergleichbares Seminar zu besuchen.

Lernziele: fortgeschrittene Funktionen von IBM SPSS Statistics kennenlernen, Daten 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

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung auf unseren Schulungslaptops mit dem Statistikprogramm IBM SPSS Statistics.

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: Die 5-tägige Komplett-Schulung Multivariate Datenanalyse mit SPSS besteht aus einer 3-tägigen Basis-Schulung und einer anschließenden 2-tägigen Aufbau-Schulung, die auch einzeln gebucht werden können.

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

Inhalte des 5tägigen Komplett-Trainings Multivariate Datenanalyse mit SPSS:

• 3-tägiges Basis-Training: strukturprüfende Verfahren

  • Multiple Regressionsanalyse
    Regressionsmodelle 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 und der Ermittlung des am besten an die Daten angepassten Modells; Residualdiagnostik und Prüfung der Modellprämissen (Angemessenheit des Modells, Unabhängigkeit der Daten, Multikollinearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen, Erkennung von einflussreichen Datenpunkten); 2D- und 3D-Grafiken von Regressionsmodellen
  • Logistische Regression
    Schätzung 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, automatisierte Auswahl von Prognosevariablen, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen (AUC, Likelihood-Ratio-Test und Pseudo R-Quadrat-Statistiken)

• 2-tägiges Aufbau-Training: strukturentdeckende Verfahren

  • Zeitreihenregression
    Zeitreihenmodelle mit Trend- und Saisonkomponenten, lineare/nichtlineare Trendmodelle mit Berücksichtigung von zyklischen Schwankungen und Strukturbrüchen, Extrapolationsmodelle und Strukturmodelle, Erstellung von Prognosen, Beurteilung der Modellgüte und Prognosegüte
  • Clusteranalyse
    Hierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward, Bestimmung der optimalen Clusterzahl), k-Means-Clusteranalyse, Two-Step-Clusteranalyse
  • Diskriminanzanalyse
    Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Modellgüte und der Eignung von Merkmalsvariablen, automatisierte Auswahl von Merkmalsvariablen, Klassifikation von neuen Fällen
  • Explorative Faktorenanalyse
    Variablenauswahl, Bestimmung der Anzahl der Faktoren, Hauptachsen- und Hauptkomponentenanalyse, Extraktion und Rotation der Faktoren, Faktorinterpretation, Faktorwerte
  • Reliabilitätsanalyse
    Indikatorreliabilität: Faktorladungen, Kommunalitäten, Cronbachs Alpha (ohne Item), Item-To-Skala-Korrelation; Faktorreliabilität: Cronbachs Alpha, Einheitsstruktur

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