Kurs Datenanalyse

Im Kurs Datenanalyse lernen Sie die angewandte, testende Statistik. Sie werden latente Variablen verstehen und zuverlässige und gültige Tests durchführen. Sie lernen, mithilfe von Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und nichtparametrischen Tests, Ihre Daten zu testen. Sie üben praxisbezogen, diese Tests mit dem Softwarepaket SPSS durchführen.

Nach der Teilnahme am Kurs

Nach der erfolgreichen Teilnahme haben Sie die praktischen Kenntnisse, um die richtigen Datenanalysen für Ihren Praxisfall durchzuführen und zu interpretieren. Zusätzlich sind Sie in der Lage, diese Analysen und Resultate in der Praxis, auf ihre Richtigkeit und Präzision, zu testen.

Ihr Trainer: Fachexperte aus der Praxis

Um Praxisnähe und Aktualität zu garantieren, arbeitet Eduvision ausschließlich mit Dozenten, die den Fachbereich zu ihrer Berufspraxis gemacht haben. Sie sind als Experten auf dem Markt aktiv und teilen ihre Kenntnisse und Erfahrungen über die fachspezifischenTechniken, Entwicklungen und wichtigsten Tricks gerne mit Ihnen.

Warum Eduvision?

• Starker Praxisbezug: Dozenten und Aufträge aus der Praxis;
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• Lernen in Kleingruppen;
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Im Kurs Datenanalyse gehen wir, Schritt für Schritt, auf folgende Themen ein:

1. Einführung & Grundbegriffe

• Absolute und kumulative Häufigkeiten
• Zentral- und Streuungsmaße
• Zuverlässigkeit
• Validität
• Konfidenzintervalle
• Korrelation
• Hypothesen formulieren
• Statistische Signifikanz
• Populationsverteilung
• Stichprobenverteilung
• Konfidenzintervall
• Z-Wert
• T-Wert
• Stichprobenumfang

2. Latente Variablen & Skalenentwicklung

• Messinhalte bestimmen
• Klassische Skalen (Likert, Thurstone, Guttman)
• Skalen testen (Cronbachs Alpha, Split-Half)
• Faktorenanalyse
• Chi-Quadrat-Test

3. Regressionsanalyse

• Einfache lineare Regression
• Berechnung der Regressionsgeraden
• Residuen und Standardabweichungen
• Prädiktoren testen
• Prognoseintervalle
• Multiple Lineare Regression

4. Hypothesentests & Varianzanalyse (ANOVA)

• Vergleich von zwei unabhängigen Stichproben (T-Test)
• Ein-Weg-Varianzanalyse ANOVA
• Multiple Vergleiche: Bonferroni
• Zwei-Weg-Varianzanalyse ANOVA: Haupt- und Interaktionseffekte
• Zwei-Weg-Varianzanalyse ANOVA: Berechnungen

5. Nichtparametrische Tests

• Wilcoxon-Rangsummen-Test
• Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test
• Kruskall-Wallis-Test
• Mann-Whitney Test
• Friedman-ANOVA

Fallbeispiel & Praxisübungen

Zielsetzung des Kurses ist es statistische Methoden und Analysen praktisch umzusetzen. Im Kurs lernen Sie alle wichtigen statistischen Tests kennen und diese in der Praxis zu nutzen.