Multivariate Datenanalyse mit SPSS, Basis - Seminar / Kurs von DHL Data Science Seminare GmbH

Der SPSS Kurs Multivariate Datenanalyse mit SPSS führt in die multivariate Statistik ein.

Inhalte

Der SPSS Kurs Multivariate Datenanalyse mit SPSS führt in die multivariate Statistik ein. Die Anwendung der multivariaten Verfahren mit der statistischen Analysesoftware IBM SPSS Statistics wird auf unseren Schulungslaptops mit vielen Beispielen und Übungsaufgaben trainiert und vertieft. Das Ziel der SPSS Schulung ist es, multivariate Verfahren mit SPSS anwenden zu können.

Was sind multivariate Verfahren?

Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangsstrukturen zwischen den Variablen können nur mit den multivariaten Verfahren der multivariaten Statistik erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird. Die univariaten Verfahren werden in dem SPSS-Kurs Grundlagen der Statistik mit SPSS vermittelt.

Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die 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 der multivariaten Statistik ergänzen sich häufig. So werden beispielsweise mit Hilfe der Clusteranalyse verschiedene, voneinander abgrenzbare Kundengruppen bestimmt. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich voneinander unterscheiden lassen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden. Oder eine Vielzahl von zu analysierenden Variablen werden zunächst mit Hilfe einer Faktorenanalyse auf wenige Faktoren reduziert. Anschließend werden die auf diese Weise ermittelten Faktoren mit Regressions-, Varianz- oder Zeitreihenanalysen untersucht.

Multivariate Verfahren werden erfolgreich in den verschiedensten Feldern eingesetzt wie beispielsweise in den betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Marktforschung und Marketing), in der Technik (Produktentwicklung und Produktion) und in den wissenschaftlichen Anwendungsbereichen (z. B. Medizin, Pharmazie, Biowissenschaften, Psychologie, Pädagogik, Soziologie).

Inhalte der SPSS Schulung

In den ersten drei Tagen (Basiskurs) vom SPSS Kurs Multivariate Datenanalyse mit SPSS werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt, die aufeinander aufbauen. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt und Prognosen erlaubt, die Zeitregression, die Zeitreihen analysiert und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt, und die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist. Im dreitägigen Basistraining wird gezeigt, wie lineare, nicht-lineare und kategoriale Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen modelliert werden. Diese Inhalte gehen weit über das hinaus, was vergleichbare Seminare anbieten. Mit diesen Kenntnissen können komplexere und realitätsnähere Regressionsmodelle mit höherem Erklärungswert und besseren Prognosen entwickelt werden. Bei einem Seminar mit vergleichbaren Inhalten, aber geringerer Kursdauer können Sie sich sicher sein, dass die vermittelten Kenntnisse nicht ausreichen werden, valide Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosefähigkeiten zu entwickeln.

Inhalte

  • Multiple RegressionsanalyseRegressionsmodelle für kontinuierliche und kategoriale Variablen mit Suppressionseffekten (Suppressoranalyse), Moderationseffekten (Moderatoranalyse), nicht-linearen Effekten (polynomiale Regression) und Interaktionseffekten zwischen kategorialen und kontinuierlichen Variablen (dummykodierte Regressionsanalyse); automatisierte Verfahren zur Auswahl von Prognosevariablen; Residualdiagnostik und Prüfung der Modellprämissen (Multikollinearität, Homoskedastizität und Normalverteilung der Residuen, Behandlung von Ausreißern, Extremwerten und einflussreichen Beobachtungen)
  • Logistische RegressionSchätzung der logistischen Regressionsfunktion, Interpretation der Koeffizienten (Logits, Odds und Wahrscheinlichkeiten), Berechnung von Odds Ratio und relatives Risiko, Konfusionstabellen mit Trefferquote, Spezifität und Sensitivität, ROC-Kurven und automatisierte Verfahren zur Ermittlung des optimalen Trennwerts, automatisierte Auswahl von Prognosevariablen, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen (AUC, Likelihood-Ratio-Test und Pseudo R-Quadrat-Statistiken)
  • ZeitreihenanalyseZeitreihenmodelle mit Trend- und Saisonkomponenten, lineare/nichtlineare Trendmodelle mit Berücksichtigung von zyklischen Schwankungen und Strukturbrüchen, Extrapolationsmodelle und Strukturmodelle, Erstellung von Prognosen mit Prognoseintervallen, Beurteilung der Modellgüte und Prognosegüte, grafische Darstellung von Zeitreihen

Lernziele

Lernziele der SPSS Schulung

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

Übungen im SPSS Kurs

Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen in der SPSS Schulung auf unseren Schulungslaptops mit dem Statistikprogramm IBM SPSS Statistics.

Zielgruppen

Zielgruppe der SPSS Schulung

Der SPSS Kurs richtet sich 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, die mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Statistik mehr aus ihren Daten herausholen wollen.

Voraussetzungen für den SPSS Kurs

Erfahrungen mit SPSS und die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik mit SPSS (Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit SPSS, wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren, werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit SPSS nicht vertraut sein sollte, empfiehlt es sich, vorher ein SPSS-Training mit den Grundlagen oder ein vergleichbares Seminar zu besuchen, um SPSS zu lernen.

SG-Seminar-Nr.: 1588289

Anbieter-Seminar-Nr.: MDSP-B

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