SPSS / R - Seminare individuell - professionell - preisgünstig

Der Kunde bestimmt auf Wunsch die Inhalte des Kurses!
Unser Trainer setzt sich vorab mit Ihnen in Verbindung und bespricht Inhalte, Dauer und Ziele des Trainings.
Nach dem Seminar kann das Erlernte in kürzester Zeit produktiv umgesetzt werden.

Sonderpreis für bis zu 4 Teilnehmern: 690 €/Tag (incl. Spesen) zzgl. MwSt.

• für SPSS / R (alle Versionen)
• Mindestdauer des Seminars: 2 Tage
• Preis gilt bei Inhouse-Schulung für 4 Personen beim Kunden
• geringer Aufpreis für weitere Teilnehmer
• Trainer:
  Diplom Sozialwissenschaftler / Diplom Volkswirt
  mit langjähriger Schulungserfahrung in Statistikprogrammen
• Umfangreiche vom Referenten erstellte Schulungsunterlagen sind im Preis enthalten

Daten und Dateneingabe:

• Der Daten-Editor und seine Möglichkeiten
• Definieren und Ändern der Datenstruktur
• Datenübernahme aus Datenbanken, Einlesen von ASCII-Daten

Datenmodifikation;

• Auswahl von interessierenden Fällen und Aufteilung einer Datei
• Berechnung neuer Variablen
• Umkodierung von Informationen
• Daten aggregieren
• Dateien zusammenfügen

Deskriptive Statistik:

• statistische Grundbegriffe
• Häufigkeiten und Verteilungen
• Lage- und Streuungsmaße (Mittelwert, Median, Varianz, Standardabw.)
• Häufigkeitsverteilungen
• Balkendiagramm, Histogramm, Streudiagramm und Boxplot
• Kreuztabellen
• Mehrfachantworten

Induktive Statistik:

• Grundgesamtheit und Stichprobe (Signifikanztests)
• Test auf Normalverteilung
• Beziehung zweier kategorialer Variablen (Kreuztabellen und Chi2-Test)
• Zusammenhang zwischen 2 kontinuierl. Variablen (bivariate Korrelation)
• Mittelwertsunterschiede (T-Test für unabh. und gepaarte Stichproben)
• Nichtparametrische Tests

Ergebnispräsentation:

• Der Output-Navigator
• Grundgesamtheit und Stichprobe (Signifikanztests)
• verschiedene grafische Darstellungsmöglichkeiten mit SPSS
• Grundgesamtheit und Stichprobe (Signifikanztests)
• Export von Tabellen
• Modifikation von Tabellen und Grafiken

Regressionsanalyse:

• Theoretischer Hintergrund der Regressionsanalyse
• Anwendungsgebiete der Verfahren
• Lineare Korrelations- und Regressionsanalys
• Die einfache lineare Regression
• Die multiple lineare Regression
• Die lineare Regression mit Dummy-Variablen
• Nicht-lineare Regression – Kurvenanpassung
• Analyse fehlender Werte

Varianzanalyse:

• Theoretischer Hintergrund der Varianzanalyse
• Anwendungsgebiete der Verfahren
• Die einfaktorielle Varianzanalyse
• Die mehrfaktorielle Varianzanalyse
• Segmentieren und Klassifizieren
• Grundlagen der Faktorenanalyse
• Grundlagen der Clusteranalyse