Multivariate Datenanalyse mit SPSS, Komplett - Seminar / Kurs von Dr. Haug Leuschner

Die 5tägige Komplett-Schulung "Multivariate Datenanalyse mit SPSS" behandelt strukturprüfende und strukturentdeckende Verfahren zur Analyse des Zusammenhangs zwischen mehreren Variablen unter Anwendung der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics.

Inhalte

Die Multivariate Datenanalyse untersucht Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen wie z.B. der Einfluss von Position, Einkommen 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 SPSS sind. Multivariate Verfahren wollen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen, Dimensionen oder Faktoren reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die Datenstruktur analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der induktiven Statistik eine Struktur vor und prüft, 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 mit Hilfe der Clusteranalyse z.B. Kundendaten verwendet, um verschiedene, voneinander abgrenzbare Kundengruppen zu bestimmen. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich klar voneinander unterscheiden lassen und anschließend bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden kann.

Im 3tägigen Basistraining "Multivariate Datenanalyse mit SPSS" werden die strukturprüfenden Verfahren behandelt. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt, die logistische Regression, die Gruppenunterschiede analysieren und zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Personen geeignet sind und die Zeitreihenanalyse, die Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt.

Im direkt anschließenden 2tägigen Aufbautraining "Multivariate Datenanalyse mit SPSS" werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Clusteranalyse, die es erlaubt, Objekte zu Gruppen zu bündeln, und die explorative Faktorenanalyse, die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen reduziert. Als Ergänzung zur Clusteranalyse wird die Diskriminanzanalyse behandelt, die es erlaubt, die Unterschiede zwischen den Gruppen zu erklären, die bei der Clusteranalyse zustande gekommen sind, und 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 der Faktoren- und Reliabilitätsanalyse Fragebögen auf ihre Güte, ihre Reliabilität und ihre Eignung für eine Fragestellung geprüft werden.

Voraussetzungen: die Inhalte des Seminars Grundlagen der Statistik und Praxiserfahrungen mit IBM SPSS Statistics

Übungen: Es wird Wert auf den Anwendungsbezug gelegt, die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit dem Statistikprogramm IBM SPSS Statistics.

Inhalte:Basis-Training:

  • Multiple Regressionsanalyse Regressionsmodelle 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 Regression Schätzung 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, Prüfung des Gesamtmodells und der Merkmalsvariablen (AUC, Likelihood-Ratio-Test und Pseudo R-Quadrat-Statistiken)
  • Zeitreihenanalyse Zeitregression mit linearen und nichtlinearen Trend-, Konjunktur- und Saisonkomponenten, Strukturmodelle mit Berücksichtigung von Strukturbrüchen, Erstellung von kurz- und langfristigen Prognosen

Aufbau-Training:

  • Clusteranalyse Hierarchische Clusteranalyse (Distanz- und Ähnlichkeitsmaße, Fusionierungs-Algorithmen: Single-Linkage, Complete-Linkage, Ward, Bestimmung der optimalen Clusterzahl), k-Means-Clusteranalyse, Two-Step-Clusteranalyse
  • Diskriminanzanalyse Schätzung der Diskriminanzfunktion, Prüfung der Modellgüte und der Eignung von Merkmalsvariablen, 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 IBM SPSS Statistics 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

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Köln, DE
09.12.2019 - 13.12.2019 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 1574221

Anbieter-Seminar-Nr.: MDS-K

Termine

  • 09.12.2019 - 13.12.2019

    Köln, DE

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