Beschreibung
Grundlagen der statistischen Signifikanz: Eine Einführung mit Übung
Das Seminar bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte und Anwendungen statistischer Signifikanztests. Teilnehmer lernen die Definitionen und Interpretationen von P-Werten, die Unterscheidung zwischen statistischer und praktischer Bedeutung sowie die Unterschiede zwischen verschiedenen Fehlerarten in statistischen Tests kennen.Das Seminar deckt auch wichtige statistische Tests wie t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, ANOVA, Regression und nichtparametrische Tests ab. Eine praktische Übung mit realen Datensätzen vertieft das Verständnis für die Anwendung dieser Methoden.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
- Einführung in die Statistik
- Bedeutung der Statistik
- Verschiedene Arten von Daten und Messungen
- Was ist statistische Signifikanz?
- Definition und Grundbegriffe
- Unterschied zwischen statistischer Signifikanz und praktischer Bedeutung
- Der P-Wert und seine Interpretation
- Definition des P-Wertes
- Häufige Missverständnisse und Fehlinterpretationen
- Fehlerarten in der statistischen Hypothesentestung
- Typ I und Typ II Fehler
- Konzepte der Teststärke und des Beta-Fehlers
- Grundlegende statistische Tests
- Einführung in den t-Test
- Anwendung und Interpretation des Chi-Quadrat-Tests
- Regression und Korrelation
- Grundlagen der linearen Regression
- Korrelationskoeffizienten und ihre Bedeutung
- ANOVA: Analyse der Varianz
- Grundprinzipien der ANOVA
- Anwendungen und Interpretation der Ergebnisse
- Nichtparametrische Tests
- Wann sind nichtparametrische Tests notwendig?
- Beispiele für nichtparametrische Tests (Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed-Rank)
- Multivariate statistische Verfahren
- Einführung in multivariate Analysemethoden
- Praktische Anwendungen und Fallbeispiele
- Datenanalyse-Workshop mit t-Test und Chi-Quadrat-Test
- Ziel: Die Teilnehmer sollen grundlegende statistische Tests anwenden und ihre Ergebnisse interpretieren.
- Materialien:
- Bereitgestellte Datensätze zu einem fiktiven Projekt.
- Statistiksoftware (z.B. SPSS, R, oder eine webbasierte Plattform wie JASP).
- Aufgaben:
- Datenexploration: Die Teilnehmer untersuchen die Daten, berechnen deskriptive Statistiken und visualisieren die Verteilungen.
- Hypothesentestung mit dem t-Test:
- Aufstellung einer Hypothese zur Mittelwertdifferenz zwischen zwei Gruppen.
- Durchführung des t-Tests mit der Software.
- Interpretation der Output-Daten (P-Wert, Konfidenzintervalle).
- Chi-Quadrat-Test zur Unabhängigkeit:
- Formulierung einer Hypothese über die Unabhängigkeit zweier kategorialer Variablen.
- Durchführung des Chi-Quadrat-Tests.
- Analyse und Diskussion der Ergebnisse, einschließlich des P-Wertes und der Effektstärke.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Eine Informationsanfrage zu diesem Kurs ist nur für Beteiligte aus dem B2B-Bereich sinnvoll.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Infos anfordern
GFU Cyrus AG
Erweitern Sie Ihre IT-Skills mit einem offenen IT-Training oder ganz nach Ihren Bedürfnissen durch eine individuelle IT-Schulung. Programmiersprachen (C#, Python, Java, …), Microsoft Office 365, Anforderungsmanagement, Projektmanagement, Business Intelligence, Data Science, Künstliche Intelligenz, IT-Sicherheit , Administration & Datenbanken, Softwareentwicklung, Testmanagement...
Erfahren Sie mehr über GFU Cyrus AG und weitere Kurse des Anbieters.