IBM SPSS Statistics - Multivariate Verfahren II
Details
| ID | 1252624 |
| Dauer | 3.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Nutzen und Präferenzen analysieren
Analysieren Sie Kundenvorstellungen mit der Conjoint-Analyse ableitenModelle für nichtlineare Regression aufbauen
Bauen Sie analytische Modelle für Polynome oder andere nichtlineare FormenKomplexe Vorhersagen und Klassifikationen durchführen
Nutzen Sie Künstliche Neuronale Netze für LernverfahrenAnalysieren Sie kategoriale Daten
Visualisieren und bewerten Sie Kreuztabellen mit der KorrespondenzanalyseÜbersicht
Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in \"Strukturprüfende Verfahren\" und \"Strukturentdeckende Verfahren\". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten mit IBM SPSS Statistics anwenden zu können.
Termine
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Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Comelio Medien
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Themen
- Nutzen und Präferenzen über die Conjoint-Analyse ableiten
- Ordinale Variablen analysieren
- Mit der Probit-Regression dichotome Ausgaben analysieren
- Nichtlineare Regression durchführen
- Künstliche Neuronale Netze erstellen
Beschreibung
Setzen Sie IBM SPSS Statistics für multivariate statistische Methoden der Datenanalyse ein.Services
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Inhalt
Nicht-lineare Regression
Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der SchätzergebnisseOrdinale Regression
Regressionsmodelle für ordinale Variablen - Schätzen von Parametern - ModellgüteProbit-Regression
Regressionsmodelle für Situationen mit dichotomer Ausgabe - Schätzen von Parametern - ModellgüteTraditionelle Conjoint-Analyse
Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten?Auswahlbasierte Conjoint-Analyse
Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden?Neuronale Netze
Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten NetzesMultidimensionale Skalierung
Wie kann man Objekte auf Basis ihrer Ähnlichkeiten oder Unähnlichkeiten gemeinsam in einem zwei- oder mehrdimensionalen Raum darstellen? - Wie führt man eine Positionierungsanalyse durch?Einfache und multiple Korrespondenzanalyse
Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - InterpretationDozent/in
Unser Python-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und Python. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien)
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien)
978-3-939701-26-2