Multivariate Datenanalyse mit R, Aufbau - Seminar / Kurs von Dr. Haug Leuschner

Die 2tägige Aufbau-Schulung "Multivariate Datenanalyse mit R" behandelt strukturentdeckende Verfahren zur Analyse des Zusammenhangs zwischen mehreren Variablen unter Anwendung der statistischen Programmiersprache R.

Inhalte

Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen, wie beispielsweise der Einfluss von Position, Einkommen, Verantwortung und Mitarbeiterzufriedenheit auf die Zahl der Krankentage, können nur mit multivariaten Verfahren erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird und die Gegenstand des Seminars Grundlagen der Statistik mit R sind. Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen, Dimensionen oder Faktoren reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die (Zusammenhangs-)Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der induktiven Statistik eine Struktur vor und prüft mit Hilfe strukturprüfender Verfahren, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht im Rahmen der explorativen Statistik, die Struktur zu entdecken und aus den Daten zu extrahieren. Beide Verfahrensarten ergänzen sich häufig: So werden beispielsweise mit Hilfe der Clusteranalyse Kundendaten verwendet, um verschiedene, klar voneinander abgrenzbare Kundengruppen zu bestimmen. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich klar voneinander unterscheiden lassen und . Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden (beispielsweise ob der Interessent zur Gruppe der Stammkunden gehören wird).Im zweitägigen Aufbautraining Multivariate Datenanalyse mit R werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse besprochen, mit der analysiert werden kann, mit welchen Variablen die in der Clusteranalyse gefunden Gruppen am besten beschrieben werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Eignung und Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit Hilfe der Faktoren- und Reliabilitätanalyse die Güte eines Fragebogens zur Messung latenter Dimensionen überprüft werden kann.

Voraussetzungen: die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit R und die Inhalte des Basis-Seminars Multivariate Verfahren mir R; Praxiserfahrungen mit R/RStudio

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit dem Statistikprogramm R unter der Oberfläche RStudio.

Inhalte:

  • Clusteranalyse Hierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward, Bestimmung der optimalen Clusterzahl), k-Means-Clusteranalyse
  • Diskriminanzanalyse Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Eignung von Merkmalsvariablen und der Modellgüte, Klassifikation von neuen Fällen
  • Explorative Faktorenanalyse Variablenauswahl, Bestimmung der Anzahl der Faktoren, Extraktion und Rotation der Faktoren, Faktorinterpretation, Faktorwerte
  • Reliabilitätsanalyse Prüfung des Indikatorsets eines Faktors auf Eindimensionalität; Reliabilitätsprüfung auf Indikatorebene (Indikatorreliabilität): Faktorladungen, Kommunalitäten, Cronbachs Alpha (ohne Item), Item-To-Skala-Korrelation; Prüfung auf Konstruktebene (Faktorreliabilität): Cronbachs Alpha, Inter-Item-Korrelationen, Einheitsstruktur

Lernziele

fortgeschrittene Funktionen von R kennenlernen, Daten von Studien bzw. betrieblichen Prozessen erheben und mit Hilfe von multivariaten Verfahren auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Datenanalysen grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können

Zielgruppen

fortgeschrittene Anwender, Fachkräfte und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung: Vorkenntnisse in R sind erforderlich (bitte Zertifikate vorlegen), Praxiserfahrungen mit R/RStudio sind angeraten

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Frankfurt am Main, DE
27.06.2019 - 28.06.2019 09:00 - 17:00 Uhr 16 h Jetzt buchen ›
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SG-Seminar-Nr.: 1697588

Anbieter-Seminar-Nr.: MDR-A

Termine

  • 28.03.2019 - 29.03.2019

    Köln, DE

  • 27.06.2019 - 28.06.2019

    Frankfurt am Main, DE

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  • 19.12.2019 - 20.12.2019

    Hamburg, DE

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