Seminar Multivariate Datenanalyse mit R

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Das Seminar Multivariate Datenanalyse mit R behandelt im dreitägigen Basistraining strukturprüfende und im direkt anschließenden zweitägigen Aufbautraining strukturentdeckende Verfahren zur Analyse des Zusammenhangs zwischen mehreren Variablen. Praxiserfahrungen mit R und RStudio, Grundkenntnisse über die schließende Statistik und bei Buchung des Aufbautrainings die Inhalte des Basistrainings werden 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

In der fünftägigen Komplett-Schulung Multivariate Datenanalyse mit R werden in den ersten drei Tagen die strukturprüfenden Verfahren behandelt. Dazu gehören die Regressionsanalyse, die Zeitregression, die Diskriminanzanalyse, die logistische Regression und die Kontingenzanalyse mit Kreuztabellierung. In den letzten beiden Tagen werden die strukturentdeckenden Verfahren behandelt. Dazu gehören die explorative Faktorenanalyse (inkl. der zugehörigen 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: Praxiserfahrungen mit R und RStudio und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit R (t-Tests und Varianzanalysen werden als bekannt vorausgesetzt)

Lernziele: fortgeschrittene Funktionen von R 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

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

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

  • 3-tägiges Basis-Training: strukturprüfende Verfahren

    • Regressionsanalyse (lineare multiple Regressionsanalyse für kontinuierliche und kategoriale Vorhersagevariablen, statistische Prüfung der Koeffizienten, der Modellgüte und der Modellprämissen)
    • Zeitreihenanalyse (Zeitregression mit linearen und nichtlinearen Trend-, Konjunktur- und Saisonkomponenten, Strukturmodelle mit Berücksichtigung von Strukturbrüchen, Erstellung von kurz- und langfristigen Prognosen)
    • Diskriminanzanalyse (Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Modellgüte und der Eignung von Merkmalsvariablen, Klassifikation von neuen Fällen)
    • Logistische Regression (Schätzung der logistischen Regressionsfunktion, Interpretation der Koeffizienten, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen)
  • 2-tägiges Aufbau-Training: strukturentdeckende Verfahren

    • 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: Faktorladungen, Kommunalitäten, Cronbachs Alpha (ohne Item), Item-To-Skala-Korrelation, Indikatorreliabilität; Prüfung auf Konstruktebene: Cronbachs Alpha, Inter-Item-Korrelationen, Faktorreliabilität, Einheitsstruktur)
    • Clusteranalyse (Auswahl von Ähnlichkeitsmaßen, Auswahl des Fusionierungsalgorithmus, Bestimmung der optimalen Clusterzahl)

1 Bewertung für Seminar Multivariate Datenanalyse mit R

  1. Bewertet mit 5 von 5

    (Verifizierter Besitzer)

    Beim Selbststudium von diversen Büchern haben sich mir die Zusammenhänge der verschiedenen Analysemethoden leider nicht immer von alleine erschlossen. Daher habe ich gehofft, dass ich durch diesen Kurs endlich den Überblick bekomme. Und was soll ich sagen – Herr Leuschner hat es tatsächlich geschafft, dass mir jetzt durch den Kurs die Zusammenhänge der verschiedenen Verfahren klar geworden sind. Auch waren mir diverse Verfahren völlig neu und ich bin daher jetzt in der Lage deutlich mehr Verfahren einzusetzen als zu vor.

    Klare Empfehlung an alle Interessenten die in R einen großen Schritt nach vorne machen wollen.

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