Seminar Grundlagen der Statistik mit R

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Das Seminar Grundlagen der Statistik mit R bietet Anfängern im dreitägigen Basistraining eine Einführung in die zentralen Verfahren der deskriptiven und induktiven Statistik mit Schwerpunkt auf Signifikanztests für Mittelwertsunterschiede zwischen zwei Gruppen. Im direkt anschließenden zweitägigen Aufbautraining werden die nonparametrischen Verfahren, Häufigkeits- und Kontigenzanalysen und die verschiedenen Arten der moderneren und präziseren Varianzanalyse zur statistischen Analyse und Signifikanzprüfung von Mittelwertsunterschieden sowie der Analyse von Interaktionen zwischen verschiedenen Einflussgrößen behandelt. Bei Buchung des Aufbautrainings werden die Inhalte des Basistrainings vorausgesetzt. Im fünftägigen Kompletttraining haben Sie das gesamte Programm, wobei im Preis eine Ermäßigung von 200 Euro für die Teilnahme am Basis- und Aufbautraining in derselben Woche enthalten ist. Sie können mit PayPal, Kreditkarte, Vorkasse und auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

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Beschreibung

Das Seminar Grundlagen der Statistik mit R bietet Anfänger einen verständnisorientierten Einstieg in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik und der induktiven Inferenzstatistik und eine Einführung in die grundlegenden Funktionen der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen. Die Schulung Grundlagen der Statistik mit R beinhaltet Eingeben, Einlesen und Transformieren von Daten, Arbeiten mit dem R Workspace und RStudio, statistische Grundbegriffe, Zentral- und Streuungsmaße, Verteilungen, Signifikanztests, Häufigkeitsanalysen, Korrelationsanalysen, Varianzanalysen und die Darstellung von statistischen Ergebnissen mit Grafiken wie Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Histogrammen, Boxplots, Streudiagrammen und Interaktionsdiagrammen.

Zielgruppe: Personen mit wenig oder keiner Erfahrung in Statistik und der Anwendung der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics; Anwender, Fachkräfte und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen 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), bei Buchung des Aufbautrainings die Inhalte des Basistrainings Grundlagen der Statistik mit R

Lernziele: die Grundfunktionen von R und RStudio beherrschen, die Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden können, Daten von einfachen Studien erheben und auswerten können, Ergebnisse von einfachen Studien darstellen, erläutern und interpretieren können, Grafiken mit R graphics erstellen können

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der Schulung mit der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio.

Leistungen: Schulungsräume in exklusiver Lage, 4-8 Teilnehmer pro Veranstaltung, täglich 8 Unterrichtsstunden 9-17 Uhr (vier Doppelstunden á 90 Minuten mit drei Pausen von ca. 15, 60 und 15 Minuten), Getränke in den Pausen, Schulungslaptop mit installierter Software, Schulungsunterlagen oder Lehrbuch, ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten

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

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

  • 3-tägiges Basis-Training: Deskriptive Statistik und Prüfstatistik zum Vergleich der Mittelwerte zweier Gruppen

    • Grundfunktionen von R (Arbeiten mit Workspace von R und der Entwicklungsumgebung RStudio; Eingeben, Einlesen, Umkodieren, Transformieren, Umstrukturieren, Gruppieren und Auswählen von Daten; Erstellen und Bearbeiten von Diagrammen; Exportieren von Ausgaben in andere Anwendungen)
    • Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit, Stichprobe, Messung und Skalenniveaus)
    • Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwerte, einfache Grafiken mit R graphics)
    • Bivariate Deskriptivstatistik (Korrelationen, Kreuztabellen und Streudiagramme mit Regressionslinien mit R graphics)
    • Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung, Mittelwerteverteilung)
    • Grundlagen der Inferenzstatistik (statistisches Testen anhand von Stichproben, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz, Effektgrößen, Konfidenzintervalle)
    • Signifikanztests zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden (t-Tests zur Prüfung der Abweichung eines Mittelwerts von einem vorgegebenen Wert und zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte aus unabhängigen oder verbundenen Stichproben; Vortests zur Prüfung der Voraussetzungen: Anderson-Darling-Test, Shapiro-Wilk-Test, Levene-Test)
    • Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
  • 2-tägiges Aufbau-Training: Nonparametrische Verfahren, Kontingenzanalysen und Varianzanalysen

    • Nonparametrische Verfahren
      • U-Test von Wilcoxon-Mann-Whitney bei unabhängigen Stichproben
      • Wilcoxon-(Vorzeichenrang-)Test bei verbundenen Stichproben
    • Häufigkeits- und Kontingenzanalysen
      • Binomialtest zur Signifikanzprüfung einer Vorgabe
      • Exakter Test nach Fisher zur Signifikanzprüfung zweier Häufigkeiten
      • Kontigenzanalyse mit Kreuztabellierung, Kontingenzkoeffizienten Phi/Cramérs V und Chi-Quadrat-Test nach Pearson
    • Methoden zum differenzierten Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen:
      • ein- und zweifaktorielle Varianzanalysen
      • Varianzanalyse mit Messwiederholung
      • t-Tests im Rahmen der Varianzanalyse (Post-hoc-Mehrfachvergleiche: Tukey HSD, Duncan/SNK, Games-Howell, Dunnett; paarweise Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur: Bonferroni, Sidak, Jianjun Li)
      • Interaktionsanalyse (Wechselwirkungen aufgrund sich verstärkender Effekte)
      • Poweranalysen und Effektstärken bei Varianzanalysen
      • Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Varianzanalysen

1 Bewertung für Seminar Grundlagen der Statistik mit R

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    (Verifizierter Besitzer)

    Das Seminar “Grundlagen der Statistik mit R” ermöglichte mir erste Einblicke in die Nutzung von R und R-Studio. Die Lerninhalte wurden verständlich und zielgruppengerecht bereitgestellt. Das Lernmaterial ist gut vorberereitet und später auch alleine nachvollziehbar. Herr Leuschner kann die Inhalte verständlich und anschaulich vermitteln. Ich würde wiederkommen.

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