IBM SPSS Statistics - Deskriptive Statistik I
Details
| ID | 1252614 |
| Dauer | 3.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Datensätze beschreiben
Lernen Sie, mit Lage- und Streuungsmaßen Datensätze zu beschreibenZusammenhängen aufdecken
Weisen Sie Zusammenhänge zwischen Datenreihen nachStatistische Modelle entwickeln
Verwenden Sie Regression, um Daten in Modellen zu erklärenDeskriptive Statistik verwenden
Lagemaße und Streuungsmaße berechnenÜbersicht
Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik) ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Dieses Statistik-Seminar zeigt Anfängern oder Wieder-Einsteigern auf diesem Gebiet die wichtigen Teilbereiche und Verfahren dieser Methodik wie die Beschreibung von ein- und zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen und die Ableitung von Zusammenhängen zwischen zwei Merkmalen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die Themen werden anhand eines Fachbuchs erörtert und an Beispielen geübt. Die Teilnehmer arbeiten mit Taschenrechner und MS Excel, um die Formeln und Verfahren direkter zu verstehen und zu üben.\n
Termine
Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.
Comelio Medien
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Themen
- Daten in IBM SPSS Statistics beschreiben, darstellen und zusammenfassen
- Statistische Modelle für Prognosen und Erklärungen mit der linearen Regression aufbauen
- Zusammenhänge und Korrelationen feststellen
- Lage- und Streuungsmaße kennen und berechnen
- Analysen für kategoriale Daten durchführen
- IBM SPSS Statistics über Menüs und Syntax steuern
Beschreibung
Für EinsteigerInnen oder WiedereinsteigerInnen geeignet: unse Seminar für deskriptive und induktive Statistik liefert Ihnen das Wissen, was in vielen Studiengängen im Grundstudium / Bachelor-Studium vermittelt wird.Services
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- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Inhalt
Einführung in die Statistik
Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung – Skalen und ihre Eigenschaften: Nominale, ordinale und metrische Skala – Gebiete der StatistikEindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Lagemaße
Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel)Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Streuungsmaße
Schiefemaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefe, WölbungZweidimensionale Häufigkeitsverteilungen und Korrelationsanalyse
Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, Kendall und Goodman-Kruskal - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-PearsonRegressionsanalyse für metrische Daten
Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression bei ungruppierten Daten: Berechnung der Regressionsgeraden, Determinationskoeffizient - Lineare Einfachregression bei gruppierten Daten – Nicht-lineare Regressionsmodelle auf Basis der logistischen, exponentiellen oder Wurzel-FunktionDozent/in
Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien)
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien)
978-3-939701-26-2 - Oracle SQL (Comelio Medien)
978-3-939701-41-5 - SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren (Comelio Medien)
978-3-939701-85-9 - SQL und relationale Datenbanken (Comelio Medien)
978-3-939701-52-1