Was sind multivariate Verfahren?
Die Multivariate Statistik untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangsstrukturen zwischen den Variablen können nur mit den multivariaten Verfahren der multivariaten Statistik erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird. Die univariaten Verfahren werden in dem R-Kurs Grundlagen der Statistik mit R für Anfänger und dem R-Kurs Grundlagen der Statistik mit R für Programmierer vermittelt.
Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der multivariaten Statistik eine Struktur vor und prüft mit Hilfe strukturprüfender Verfahren, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht im Rahmen der explorativen Statistik, die Struktur zu entdecken und aus den Daten zu extrahieren.
Beide Verfahrensarten der multivariaten Statistik ergänzen sich häufig. So werden beispielsweise mit Hilfe der Clusteranalyse verschiedene, voneinander abgrenzbare Kundengruppen bestimmt. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich voneinander unterscheiden lassen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden. Oder eine Vielzahl von zu analysierenden Variablen werden zunächst mit Hilfe einer Faktorenanalyse auf wenige Faktoren reduziert. Anschließend werden die auf diese Weise ermittelten Faktoren mit Regressions-, Varianz- oder Zeitreihenanalysen untersucht.
Multivariate Verfahren werden erfolgreich in den verschiedensten Feldern eingesetzt wie beispielsweise in den betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Marktforschung und Marketing), in der Technik (Produktentwicklung und Produktion) und in den wissenschaftlichen Anwendungsbereichen (z. B. Medizin, Pharmazie, Biowissenschaften, Psychologie, Pädagogik, Soziologie).
Inhalte der R-Schulung
Im dreitägigen Basiskurs des R-Seminars Multivariate Datenanalyse mit R werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt und Prognosen erlaubt, und die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist. Im dreitägigen Basistraining wird bei beiden Verfahren gezeigt, wie lineare, nicht-lineare und kategoriale Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen modelliert werden. Mit diesen fortgeschrittenen Kenntnissen können komplexe und realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und sehr guten Prognosen entwickelt werden.
Im zweitägigen Aufbaukurs des R-Seminars Multivariate Datenanalyse mit R werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Zeitreihenanalyse, die Zeitreihen mittels verschiedener Verfahren (Zeitregression, exponentielle Prognosemodelle und ARIMA-Modelle in den verschiedensten Varianten) untersucht und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt, die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse und Hauptachsenanalyse), die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse besprochen, mit der analysiert werden kann, mit welchen Variablen die in der Clusteranalyse gefunden Gruppen am besten beschrieben werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Eignung und Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit Hilfe der Faktoren- und Reliabilitätanalyse die Güte eines Fragebogens zur Messung latenter Dimensionen überprüft werden kann.
Die Varianzanalyse ist Schwerpunktthema des Grundlagenseminars.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.
Zielgruppe der R-Schulung
Der R-Kurs richtet sich an 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, die mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Statistik mehr aus ihren Daten herausholen wollen.
Voraussetzungen für den R-Kurs
Erfahrungen mit R unter Verwendung von RStudio und die Inhalte des R-Kurses Grundlagen der Statistik mit R für Anfänger oder des R-Kurses Grundlagen der Statistik mit R für Programmierer (Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit R/RStudio – wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren – werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit R/RStudio nicht vertraut sein sollte, empfiehlt es sich, vorher einen der beiden genannten Grundlagen-Seminare zu besuchen.
Der Unterricht des Aufbaukurses setzt außerdem die Kenntnis der Regressionsanalyse voraus. Sonst lassen sich die Verfahren der Zeitregression und der Diskriminanzanalyse kaum vermitteln.
Lernziele der R-Schulung
fortgeschrittene Funktionen von R kennen lernen, Daten mit Hilfe der multivariaten Statistik auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Verfahren grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können
Übungen im R-Kurs
Die Beispiele und Übungsaufgaben erfolgen in dem R-Kurs mit der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio.
Dauer der R-Schulung
Der R-Kurs Multivariate Datenanalyse mit R besteht aus einem
- 3-tägigen Basis-Training Multivariate Datenanalyse mit R und einem anschließenden
- 2-tägigen Aufbau-Training Multivariate Datenanalyse mit R, die auch zusammen als
- 5-tägiges Komplett-Training gebucht werden können, bei der Sie 100 Euro gegenüber den Einzelbuchungen sparen.
Die Kursdauer erlaubt es, die Verfahren in der Tiefe kennenzulernen, dass Sie diese professionell anwenden und miteinander kombinieren können. Bei einer geringeren Kursdauer würden die vermittelten Kenntnisse nicht ausreichen, valide Modelle mit hoher Güte und zuverlässigen Prognosen zu entwickeln.
Jede der drei Schulungen kann auch als Inhouse-Schulung in Ihrer Organisation stattfinden.
Alternative und weiterführende Seminare
Diesen R-Kurs gibt es alternativ auch mit der Programmiersprache Python. Nach Abschluss des Kurses Multivariate Datenanalyse mit R können Sie an den folgenden R-Seminaren teilnehmen:
Termine und Preise
Informationen zur Durchführung von Präsenz- und Online-Seminaren finden Sie → hier. Präsenzseminare finden aufgrund der erhöhten Infektionsgefahr in geschlossenen Räumen bis auf Weiteres nicht statt. Der Preis für das Online-Seminar ist um 10 % reduziert (Unterricht im virtuellen Klassenraum, max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 8-12 Uhr und 13-17 Uhr, digitale Schulungsunterlagen, Zertifikat wird danach zugeschickt). Unternehmen und Organisationen können zudem bei der Buchung von zwei Seminarplätzen im 5-tägigen Komplett-Training kostenlos eine dritte Person anmelden (bei der Buchung von zwei Plätzen können drei Namen an der Kasse angegeben werden). Falls auf dem teilnehmenden Computer R und RStudio nicht installiert werden können, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff auf einen Schulungslaptop gemietet werden (Virtual Network Computing). Sie können auf Rechnung zahlen (weitere Infos).
Seminar | Ort | Termin | Dauer | Plätze | Preis | +19% MwSt. | |
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Basis-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 14.06. - 16.06.2021 ✓ | 3 Tage | > 5 frei | 10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 1.340 € | ||
Aufbau-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 17.06. - 18.06.2021 ✓ | 2 Tage | > 5 frei | 10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 895 € | ||
Komplett-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 14.06. - 18.06.2021 ✓ | 5 Tage | > 5 frei | 20% 20 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 1.895 € | ||
Basis-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 06.12. - 08.12.2021 ✓ | 3 Tage | > 5 frei | 10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 1.340 € | ||
Aufbau-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 09.12. - 10.12.2021 ✓ | 2 Tage | > 5 frei | 10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 895 € | ||
Komplett-Training | Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren | 06.12. - 10.12.2021 ✓ | 5 Tage | > 5 frei | 15% 15 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert 2.025 € |
Die Angaben wurden am 16.01.2021 um 12:58 Uhr aktualisiert.
Unsere Garantien
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Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare. Ohne Anmeldung kann jedoch ein Termin innerhalb von sechs Wochen vor Beginn jederzeit ersatzlos gestrichen werden. |
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Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz. |
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Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen. |
Offene Schulungen Multivariate Datenanalyse mit R
in Köln, Berlin, Frankfurt, Hamburg, München oder als Online-Seminar
(1.767,15 Euro inkl. 19% MwSt.)
in Köln, Berlin, Frankfurt, Hamburg, München oder als Online-Seminar
(1.178,10 Euro inkl. 19% MwSt.)
in Köln, Berlin, Frankfurt, Hamburg, München oder als Online-Seminar
( 2.826,25 Euro inkl. 19% MwSt.)
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