Grundlagen der Statistik mit SAS (Inhouse) - Inhouse von DHL Data Science Seminare GmbH

Dieses Inhouse-Seminar (keine offene Gruppenschulung, bei der sich einzelne Teilnehmer anmelden können) bietet eine verständnisorientierte Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik, der schließenden Statistik und der angewandten Statistik. Neben den statistischen Inhalten steht SAS lernen im Vordergrund: Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der Statistiksoftware SAS Studio und der Skriptsprache SAS Language mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Präsentation von Ergebnissen. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen mit der Statistiksoftware SAS Studio auf unseren Schulungslaptops vermittelt.

Das SAS-Seminar bietet eine Einführung in folgende statistische Konzepte, Grundbegriffe und deren Umsetzung mit Hilfe von SAS: Grundgesamtheit, Stichprobe, Variablen, Häufigkeiten, Dateneingabe, Datenimport, Datenaufbereitung, die statistische Beschreibung von Stichproben mit Zentral-, Streuungs- und Zusammenhangsmaßen (deskriptive Statistik), Hypothesentests, parametrische und verteilungsfreie Signifikanztests sowie Varianzanalysen mit Schwerpunkt auf Mittelwertsunterschieden und die Darstellung von statistischen Ergebnissen mit Grafiken wie Histogrammen, Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Boxplots, Streudiagrammen und Liniendiagrammen.

Agenda

• Grundfunktionen von SAS Studio und der SAS Language lernen (Eingeben, Einlesen, Importieren, Transformieren, Umkodieren, Gruppieren und Auswählen von Daten; Erstellen und Bearbeiten von Diagrammen; Exportieren von Ausgaben in andere Anwendungen)
• Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Messung und Skalenniveaus)
• Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwerte; Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
• Bivariate Deskriptivstatistik (Korrelationen, Streudiagramme und Streudiagramm-Matrizen mit LOESS-Kurven)
• Grundlagen der Inferenzstatistik (statistisches Testen anhand von Stichproben, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz und p-Wert, Effektgröße, Konfidenzintervalle, Poweranalysen, optimale Stichprobenumfänge)
• Signifikanztests zur Prüfung von Stichprobenkennwerten (t-Tests zur Prüfung der Abweichung eines Mittelwerts von einem vorgegebenen Wert und zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte von unabhängigen oder verbundenen Stichproben; Signifikanztests zu den Vorannahmen der Normalverteilung, der Varianzhomogenität und der Abhängigkeit von Stichprobendaten: Kolmogoroff-Smirnow-Test, Shapiro-Wilk-Test, Levene-Test, Test zur Signifikanzprüfung von Pearsons r; nonparametrische Verfahren: U-Test von Wilcoxon-Mann-Whitney und Wilcoxon-(Vorzeichenrang-)Test zur Signifikanzprüfung von Medianen; Häufigkeits- und Kontingenzanalysen: Binomialtest zur Signifikanzprüfung einer Häufigkeit, Kontingenzanalyse mit Kreuztabellierung, Kontingenzkoeffizient Cramérs V und Signifikanztests: Chi-Quadrat-Test nach Pearson, exakter Test nach Fisher)
• Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
• Methoden zum differenzierten Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ein- und zweifaktorielle Varianzanalysen; t-Tests zum Mittelwertvergleich im Rahmen von Varianzanalysen: Post-hoc-Mehrfachvergleiche und paarweise Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur)

die Grundfunktionen von SAS Studio und der Skriptsprache SAS Language kennenlernen und anwenden können, einfachen SAS Code verstehen und schreiben können, die Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, statistische Auswertungen, statistische Datenanalysen und Ergebnisse mit Grafiken darstellen, erläutern und interpretieren können

Übungen in dem SAS-Seminar

In dem SAS-Seminar wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt. Die Übungsaufgaben erfolgen mit der Statistiksoftware SAS Studio. Sollte SAS Studio nicht zur Verfügung stehen, können Sie Fernzugriff auf einen unserer Schulungslaptops mit der Software erhalten.

Der SAS-Kurs ist für Personen mit wenig oder keinen Vorkenntnissen in Statistik, Datenanalysen und der Anwendung der Statistik-Software SAS Studio konzipiert, die eine Einführung in die statistische Grundlagen suchen und die Skriptsprache SAS Language lernen möchten. Inhaltlich richtet sich der SAS-Kurs an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, den Wirtschaftswissenschaften, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) oder der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen oder biologischen Forschung.

Inhaltliche Voraussetzungen zur Kursteilnahme

Es werden allgemeine Computerkenntnisse (Erfahrung in der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen) und Grundkenntnisse in der Mathematik (Grundkenntnisse in der Statistik sind von Vorteil, aber nicht erforderlich) vorausgesetzt.