Daten Statistik & Mathematik

Grundlagen für Datenanalysten

Ihr Nutzen

Nach einer verständlichen Einführung in die Grundbegriffe der Statistik, lernen die Teilnehmer eine Vielzahl statistischer Verfahren zur Planung und Auswertung von Untersuchungen kennen. Dabei lernen Sie, welches Verfahren bei welcher Fragestellung eingesetzt werden kann, andererseits wie sie Fehlerquellen erkennen und vermeiden können.

Zielgruppe

Angehende Datenanalysten

Voraussetzungen

Excel Grundlagenkenntnisse

Dauer und Investition

Seminardauer: 2 Tag(e)
€ 1100,- pro Teilnehmer excl. MwSt.
Individuelle Firmenseminare
Frühbucher-Bonus möglich
Mehr Teilnehmer?
Punktekarte

Termine
  • 07.07.2020 in Innsbruck
  • 07.07.2020 als Online-Webinar
InhalteAlle Details anzeigen

    Tag 1

    • Grundbegriffe der Statistik
    • Grundgesamtheit, Merkmalstypen (Nominale, Ordinale und Metrische Daten)
    • Fragestellung und geeignete Methode
    • Diskussion: Statistik mit Excel und mit Spss
    • Datenerhebung und Versuchs-Planung, Datenerhebungsbogen
    • Beobachtungsstudie, Erhebung und Experiment
    • Die richtige Stichprobengröße/ die repräsentative Stichprobe
    • Fehlerquellen, – Systematische Fehler (Bias) und ihre Vermeidung
    • Daten – Tabellarische und graphische Darstellungsmöglichkeiten
    • Histogramme und Häufigkeitstabellen
    • Klasseneinteilung von Daten (Gruppierung)
    • Beschreibende Statistik
    • Lage- und Streuungskenngrößen
    • Arithmetisches Mittel
    • Varianz
    • Standardabweichung
    • Median
    • Quantile
    • Minimum, Maximum, Spannweite

    Tag 2

    • Induktive (schätzende) Statistik
    • Prinzip des statistischen Tests und Begriffe
    • Fehlerquellen
    • Signifikanz
    • Nullhypothese und Alternativhypothese
    • Vergleiche von Häufigkeiten
    • Prüfung auf Zusammenhang von Merkmalen
    • Korrelation
    • Funktionaler Zusammenhang zweier Merkmale (Regression)
    • Testverfahren: welcher Test für welche Fragestellung?
    • Beispiele zu :Parametrische Verfahren: T-Test, Chi²-Test)
    • Nichtparametrische Verfahren: Mann-Whitney-U-Test
    • Ausblick Multivariate Methoden