Grundlagen der Statistik mit R, Komplett - Seminar / Kurs von DHL Data Science Seminare GmbH

Der Kurs bietet eine verständnisorientierte Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der angewandten Statistik, in die statistische Programmiersprache R und in die Entwicklungsumgebung RStudio.

Inhalte

Dieser Kurs bietet eine verständnisorientierte Einführung in die zentralen statistischen Verfahren der deskriptiven Statistik, der schließenden Statistik und der angewandten Statistik. Neben den statistischen Inhalten steht R lernen im Vordergrund: Sie erhalten eine fundierte Einführung in die grundlegenden Funktionen der statistischen Programmiersprache R unter der Entwicklungsumgebung RStudio mit den gängigen Methoden und Verfahren des Datenimports, der Datenaufbereitung, der statistischen Datenanalyse und der Präsentation von Ergebnissen. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und anwendungsbezogenen Übungen mit R und RStudio auf unseren Schulungslaptops vermittelt.

In dem R Seminar wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt. Die Übungsaufgaben erfolgen in der R-Schulung auf unseren Schulungslaptops mit der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio. Durch intensives Trainieren mit ständigen Übungen und Wiederholungen anhand von über einem Dutzend Datensätzen aus den Bereichen der Markt- und Meinungsforschung, der medizinischen Forschung mit klinischen Studien und der Technik/Produktion steht das R Lernen im Vordergrund und es wird ein vertieftes Verständnis der statistischen Verfahren und ein sicherer Umgang mit R unter RStudio sichergestellt.

Dieses R Seminar vermittelt über die Einführung in statistische Grundlagen hinaus Expertenwissen für statistische Datenanalysen. Es werden reale Daten mit typischen Stolpersteinen verwendet und es wird dabei aufgezeigt, wie durch unachtsame Anwendung der Standardverfahren verzerrte oder sogar nicht zutreffende und falsche Ergebnisse entstehen können.

Modularer Aufbau des Kurses

Der fünftägige Komplettkurs besteht ais einem dreitägigen Basiskurs und einem zweitägigen Aufbaukurs. Dieser Kurs ist der fünftägige Komplettkurs.

SG-Seminar-Nr. des entsprechenden Online-Seminars: 5441372

Agenda

  • Grundfunktionen von R lernen (Arbeiten mit Workspace von R und der Entwicklungsumgebung RStudio; mit R Skripten programmieren; Eingeben, Einlesen, Umkodieren, Transformieren, Umstrukturieren, 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, Grafiken)
  • Bivariate Deskriptivstatistik (Korrelationen, Streudiagramme und Streudiagramm-Matrizen mit LOESS-Kurven)
  • Einführung in die Inferenzstatistik (statistisches Testen anhand von Stichproben, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz, Effektgröße, Konfidenzintervall)
  • Signifikanztests (parametrische Verfahren: z-Test und t-Test für eine Stichprobe zur Prüfung der Abweichung eines Mittelwerts von einem vorgegebenen Wert, t-Tests zur Signifikanzprüfung des Unterschieds zweier Mittelwerte aus unabhängigen oder verbundenen Stichproben, F-Test und Levene-Test zur Signifikanzprüfung von Varianzen, Kolmogoroff-Smirnow-Test, Anderson-Darling-Test und Shapiro-Wilk-Test zur Signifikanzprüfung der Normalverteilungsannahme, Signifikanzprüfung von Korrelationskoeffizienten; nonparametrische Verfahren: U-Test von Wilcoxon-Mann-Whitney und Wilcoxon-(Vorzeichenrang-)Test zur Signifikanzprüfung von Medianen, Binomialtest, Chi-Quadrat-Tests und exakter Test nach Fisher zur Signifikanzprüfung von Häufigkeiten, Kontingenzanalysen zweier Merkmale mit Kreuztabellen)
  • Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
  • Automatisierung statistischer Verfahren
    • Programmstrukturen (Fallunterscheidungen und Schleifen)
    • Benutzerdefinierte Funktionen
    • Fehlersuche und Fehlerbehebung bei R-Skripten
    • Fallbeispiel: Automatisierung von t-Tests
  • Methoden zum differenzierten Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen:
    • ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
    • Berücksichtigung von speziellen Effekten (bei Messwiederholungen, Zufalls- und Störeinflüssen)
    • t-Tests im Rahmen der Varianzanalyse (Post-hoc-Mehrfachvergleiche: Tukey HSD, Duncan/SNK, Games-Howell, Dunnett; paarweise Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur: Bonferroni, Sidak, Jianjun Li)
    • Interaktionsanalyse (Wechselwirkungen aufgrund sich verstärkender oder hemmender Effekte)
    • Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs mit Varianzanalysen

Lernziele

die Grundfunktionen der Statistik-Software R lernen, die Oberfläche RStudio bedienen können, die Grundlagen der Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, Ergebnisse darstellen, erläutern und interpretieren können, Grafiken mit RGraphics erstellen können, Varianzanalysen anwenden und deren Ergebnisse darstellen, erläutern und interpretieren können, mit R Skripten statistische Verfahren programmieren können, wiederkehrende statistische Analysen mit R automatisieren können

Zielgruppen

Der R Kurs ist für Personen mit wenig oder keinen Erfahrung in Statistik, Datenanalysen und der Anwendung der Statistik-Software R unter RStudio konzipiert, die eine Einführung in die statistische Grundlagen suchen und R lernen möchten. Inhaltlich richtet sich das R Seminar 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.

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.

SG-Seminar-Nr.: 1688913

Anbieter-Seminar-Nr.: GSR-K

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