In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen die Grundlagen der Statistik. Nach der Einführung grundlegender Begriffe beginnen wir mit der deskriptiven Statistik. Dazu gehören Lagemaße, Streuungsmaße, Formmaße, Verteilungen und typische grafische Darstellungsformen der explorativen Datenanalyse, wie z.B. Histogramme und Box-Plots. Anschließend beginnen wir mit Themen der schließenden Statistik. Ausgehend vom fundamentalen Konzept des Hypothesentests behandeln wir Mittelwertvergleiche, Korrelationsanalysen und lineare Regressionsmodelle. Wir passen diesen Kurs in Länge und Schwerpunkt Ihren Vorkenntnissen und Bedürfnissen an.

Lernziele:

• beherrschen der Kennzahlen Mittelwert, Standardabweichung, Median, ....
• Histogramme und Boxplots verstehen
• sie können t-Tests anwenden, interpretieren und Voraussetzungen prüfen
• verstehen und anwenden von Korrelationsanalysen
• einfache lineare Regression beherrschen

Voraussetzungen:

Grundlagen der Statistik sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung. Sie werden nach Bedarf im Kurs behandelt.

 

Veranstaltungsart: Inhouse oder offen
Kursgebühr: 980,- Netto je Teilnehmer (offen), Inhouse auf Nachfrage
Dauer: 2 Tage
Sprache: Deutsch oder Englisch

 

Interesse an diesem Kurs ? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf !		Telefon: +49 (0)5542 - 93300 Email: vertrieb@statcon.de			Kontaktformular

KURSVERLAUF
Der Verlauf ist ähnlich wie bei dem regulären CQ-Kurs für angewandte Statistik, aber auf zwei Tage verkürzt. Dies ist vorwiegend möglich, da weniger auf die Theorie eingegangen wird. Es werden nur stetige Variablen behandelt, während einige kompliziertere Themen der ANOVA und Regression übersprungen werden.

BESPRECHUNG EIGENER ANWENDUNGEN
Den TeilnehmerInnen wird ein kostenloses persönliches Follow-up-Coaching geboten, das besteht aus einer persönlichen zweistündigen Sitzung mit einem der Trainer in Büros von CQ. Somit können die TeilnehmerInnen auf die Erfahrung des Trainers zurückgreifen, wenn sie die Methoden, die in dem Kurs behandelt wurden, in ihrem Bereich anwenden. Terminvereinbarungen für die persönlichen Sitzungen können während des Kurses erfolgen.

ZIELSETZUNG DES KURSES
In diesem Kurs entwickeln die TeilnehmerInnen ein gewisses Gefühl für Statistik und erwerben die Fähigkeit, eine geeignete Technik zu wählen und die Ergebnisse für die meisten allgemeinen Arten von Problemen richtig zu interpretieren.

ZIELGRUPPE UND VORKENNTNISSE
Dieser Kurs ist für Personen gedacht, die Informationen aus statistischen Zahlen und Grafiken gewinnen möchten, die mit Software so einfach erstellt werden. Wenn auch das mathematische Niveau und die Einzelinformationen im Vergleich zum regulären Kurs deutlich eingeschränkt sind, werden dieselben Themen in einer kürzeren Zeitspanne behandelt. Mit der Etikette "light" fehlt es dennoch nicht an Würze - Statistik bleibt Statistik!
Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Kursinhalt:

Modul 1

• Deskriptive Statistik
  • Grafische Techniken: Streudiagramme, Histogramm, Dotplot, Box-Plot, Normalwahrscheinlichkeitsdiagramme
  • Deskriptive Statistik: Mittelwert, Medianwert, Varianz, IQR, ...
  • Beschreibung der Ähnlichkeit zwischen Variablen: Kovarianz & Korrelation
  • Autokorrelation
• Gute Datenerfassungspraxis
  • Repräsentative Stichprobennahme
  • Gepaarte Vergleiche

Modul 2

• Behandlung von Zufallsvariablen (Wahrscheinlichkeitsverteilungen)
  • Eigenschaften der Verteilungen von Zufallsvariablen
  • Die Normalverteilung und deren Ableitungen (die z-, ?2-, t- und F-Verteilung). Transformationen.

Modul 3

• Konfidenzintervalle
• Hypothesentest
  • Hypothesentest mit Konfidenzintervallen
  • Klassischer Hypothesentest
  • Statistisch signifikant gegenüber praktisch relevant
  • Fehler 1. Art und 2. Art
  • Teststärken- und Probengrößenberechnung

Modul 4

• Einfache ANOVA
• Einfache lineare Regression

Einige Fälle & Anwendungen

• Erfassen und Nachweisen einer Änderung in einem Prozess
• Quantifizieren und Beurteilen der Differenz zwischen zwei Produkten oder Systemen
• Berechnung der erforderlichen Datenmenge zum Erfassen einer bestimmten Verbesserung
• Untersuchung der Auswirkung verschiedener Arten eines Konstituenten auf die Produkteigenschaften
• Untersuchen der Auswirkung eines Prozessparameters auf einen Kennwert

ALLGEMEINE INFORMATIONEN

Jeder Kurstag findet von 9:00 h bis etwa 17:30 h statt. In den Kursgebühren sind Unterlagen, Mittagessen und das persönliche Follow-up-Coaching enthalten.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen		Zürich	800,- Netto	2 Tage	Englisch
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Dieser Lehrgang soll Grundlagen im Bereich Auswertung biologischer und medizinischer Daten vermitteln und auffrischen. Dabei werden Beispiele aus der Praxis bearbeitet, die es den Teilnehmern ermöglichen die Hintergründe zu verstehen. Der Lehrgang versteht sich ausdrücklich nicht als mathematisch orientierter Kurs, der den Teilnehmern Formelwissen vermittelt. Es wird vielmehr ein Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten, Anwendungszusammenhänge und Risiken gegeben.

Lernziele:

• Deskriptive Statistik, statistische Kennzahlen
• statistische Graphik, Was ist eine gute Graphik?, Balkendiagramme, Fehlerbalken und Dosis-Response Kurven
• Statistisches Testen, Aufstellen von Hypothesen, einfacher t-Test
• Anlage von Experimenten, statistische Versuchsplanung, repeated measures
• weitere Testverfahren, ANOVA (Varianzanalyse), paarweiser t-Test, Wilcoxen Rank Sum test, etc.
• Regressionsanalysen
• lineare Regression einschließlich Transformationen
• nichlineare Regression einschließlich Dosis Wirkungs Kurven
• Lebensdaueranalyse, Kaplan-Meier Kurven und Cox Modell

Voraussetzungen:

Keine.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen	02.04. - 04.04.12 13.08. - 15.08.12 08.10. - 10.10.12	Berlin Nordhessen Frankfurt	1470,- Netto pro Person	3 Tage	Deutsch, Englisch
Inhouse	Nach Vereinbahrung	an Ihrem Standort	auf Anfrage	3 Tage	Deutsch, Englisch
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Dieser Lehrgang vermittelt die Grundlagen der Datenauswertung im Bereich technisch wissenschaftlicher Anwendungen. Dabei werden Beispiele aus der Praxis bearbeitet, die es den Teilnehmern ermöglichen die mathematischen Hintergründe zu verstehen. Der Lehrgang versteht sich ausdrücklich nicht als mathematisch orientierter Kurs, der den Teilnehmern Formelwissen vermittelt. Es wird vielmehr ein Überblick über die verschiedenen statistischen Verfahren und Anwendungszusammenhänge gegeben.

Lernziele:

• Einführung in die Statistik:
  Grundbegriffe (Mittelwert, Standardabweichung, Median,....),
  Software für Statistische Auswertungen Auswertung am PC, Grundsätze der Arbeitsweise aller Statistiksoftware,
  Hinweise zur sinnvollen Datenspeicherung
• Regressionsanalyse:
  einfache lineare Regression,
  Diagnose der Modellanpassung (r², Residuenplots)
• Varianzanalyse:
  t-Test,
  einfaktorielle ANOVA,
  multiple Vergleiche (Bonferroni, Tukey HSD, ...),
  Diagnose der Modellanpassung (r², Residuenplots)

Voraussetzungen:

Grundlagen der Statistik sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung. Sie werden nach Bedarf im Kurs behandelt.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen	02.04. - 03.04.12 08.08. - 09.08.12 17.10. - 18.10.12	Berlin Nordhessen Nordhessen	980,- Netto pro Person	2 Tage	Deutsch, Englisch
Inhouse	Nach Vereinbahrung	an Ihrem Standort	auf Anfrage	2 Tage	Deutsch, Englisch
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Dieser Lehrgang soll Grundlagen im Bereich Datenauswertung vermitteln und auffrischen. Dabei werden Beispiele aus dem Alltag von Technikern und Ingenieuren bearbeitet, die es den Teilnehmern ermöglichen die mathematischen Hintergründe zu verstehen. Der Lehrgang versteht sich ausdrücklich nicht als mathematisch orientierter Kurs, der den Teilnehmern Formelwissen vermittelt. Es wird vielmehr ein Überblick über die verschiedenen statistischen Verfahren und Anwendungszusammenhänge gegeben.

Kursinhalte:

• Einführung in die Statistik
  • Grundlagen der Statistik, statistisches Denken
    • Was macht Statistik?
    • Die Beziehung von Stichprobe zur Grundgesamtheit
    • Wahrheit und Wahrscheinlichkeit
    • Was ist der unterschied von Relevanz und Signifikanz?
  • Beschreibende Statistik, explorative Datenanalyse
    • Statistische Kennzahlen: Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung, Konfidenzintervalle
    • Graphische Datenexploration: Verteilung, Histogramme, Boxplots, Streudiagramme, Scatterplots Matrix, Balkendiagramme, interaktive Graphen
  • Analytische Statistik
    • Hypothesen testen
      • Nullhypothese (H0) und Alternativhypothese (H1)
      • Was sind Fehler 1. Art (Alpha Fehler) und Fehler 2. Art (Beta Fehler)?
      • Ablauf eines Hypothesentests
    • Varianzalanyse (ANOVA) und Regression als Beispiele
    • Lineares Modell
    • Residuenanalyse: Varianzhomogenität und Normalverteilung
    • Nichtparametrische Verfahren: Man Whitney Test und Kruskal Wallis Test
• Optional: Datamining, ein neuer Weg: Classification and Regression Trees (CART)
• Optional: Zeitreihenanalyse: Einfache Zeitreihenmodelle (AR, MA, ARMA, Trend, Saison)
• Explorative und konfirmatorische Datenanalyse
  • Probleme quantitativ beschreiben
  • Explorativ: Analyse von Produktionsdaten: Analyse "Historischer" Daten
  • Konfirmatorisch: Design of Experiments (statistische Versuchsplanung) - ein kurzer Überblick
• Qualitätsüberwachung: C_P und C_PK, ein Beispiel

Wer sollte teilnehmen?

Mitarbeiter in Forschung und Entwicklung, die für die Auswertung von Versuchsdaten verantwortlich sind. Die Kursinhalte für "inhouse" Seminare können selbstverständlich an Ihre Anforderungen angepasst werden.

Voraussetzungen:

Bei diesem Kurs handelt es sich um einen Grundlagenkurs. Ein allgemeines Verständnis um statistische Zusammenhänge ist wünschenswert.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen		Nordhessen	490,- Netto pro Person und Tag	3 Tage	Deutsch, Englisch
Inhouse	Nach Vereinbahrung	an Ihrem Standort	auf Anfrage	3 Tage	Deutsch, Englisch
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Dieser Kurs behandelt die Anwendung multivariater statistischer Methoden im Umfeld technischer Anwendung in Forschung und Entwicklung.

Alle Verfahren werden im Kurs anhand von praktischen Beispielen erläutert und können anhand der Software "R" nachvollzogen werden, Schwerpunkt bleibt die Vermittlung der notwendigen Verfahrenskenntnis.

Lernziele:

• Überblick und Beispiele zur multivariaten Statistik, Rückblick auf univariate Statistik
• Multivariate Varianzanalyse und multiple Vergleiche, faktorielle MANOVA, Kontraste
• Weitere multivariate lineare Modelle, multiple Regression, kanonische Korrelation
• Klassifizierung in Gruppen: kanonische, lineare und quadratische Diskriminanzanalyse sowie Clusteranalyse
• Variablenreduktion und Extraktion bedeutender Faktoren, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse
• PLS (partial least squares) und Erstellen und validieren von Kalibrationsmodellen
• Strukturgleichungsmodelle, Pfaddiagramme und Modellstruktur, Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen und mit wiederholten Messungen

Voraussetzungen:

Kenntnisse der Regression oder Varianzanalyse sind vorteilhaft.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen	26.03. - 27.03.12 06.08. - 07.08.12 15.10. - 16.10.12	Nordhessen Nordhessen Nordhessen	980,- Netto pro Person	2 Tage	Deutsch, Englisch
Inhouse	Nach Vereinbahrung	an Ihrem Standort	auf Anfrage	3 Tage	Deutsch, Englisch
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WHY MULTIVARIATE DATA ANALYSIS
The massive amounts of (non-designed) collected data, often stored without further analysis, might contain valuable information about wanted and unwanted variation in process factors and product properties. A multivariate approach might reveal the cause of the unwanted variation or phenomena, without any additional experiments or measurements. Taking into account all available information will lead to insights in the often complex interplay of many factors.

COURSE SET-UP
During day 1 qualitative aspects of multivariate data analysis will be treated: exploring the data, searching for correlations, clusters, outliers, ...
In day 2 we come to the model building part: searching for relations between groups of variables. Emphasis will be put on correctly applying and interpreting the different techniques, and not on underlying theory. The course matter can immediately be applied with real-life exercises on PC.

DISCUSSING OWN APPLICATIONS
Each participant is offered free individual follow-up coaching; an individual session of two hours with one of the trainers, in CQ’s offices. So each participant can appeal to the trainer’s expertise, after having applied the methods treated in the course to his / her own cases. Appointments for the individual sessions can be made during the course.

COURSE OBJECTIVE
Multivariate analysis comprises a broad gamma of techniques, but at the same time contains an equally broad gamma of pitfalls. Breaking down the barriers towards multivariate analysis and smoothing the path towards expertise building while at the same time making the participants aware of the problems that arise, are considered to be the main objectives of this course.
At the end of the course participants will be able to select the proper technique to solve a number of problems, analyse the data and correctly interpret the results.

INTENDED AUDIENCE AND PRIOR KNOWLEDGE
This course will be of great help to anyone who is frequently faced with large data tables and who is not familiar with multivariate techniques, who can not make the appropriate choice, or who does not feel confident when trying to interpret the results of these methods.
Prior knowledge is not required.

COURSE CONTENTS

Day 1: Exploratory multivariate analysis

• Visualisation of big datasets
• Principal Component Analysis (PCA)
• Cluster analysis: searching for groups of similar samples

Day 2: Quantitative analysis: in search of cause-effect relations

• Multiple Linear Regression (MLR) with uncorrelated variables
• Multiple Linear Regression (MLR) with correlated variables
  • Stepwise regression
  • The collinearity problem
  • An overview of the pitfalls
• Principal Component Regression (PCR)
• Partial Least Squares (PLS)
  • Interpretation of PCR and PLS models
  • Validation of regression models
  • Detection of outliers and non-linearities
  • Prediction with regression models
• Some alternatives

Day 3: Quantitative analysis: the sequel + specific applications

• Feasibility study: does a quantitative analysis make sense?
• Classification (supervised pattern recognition): predicting class membership
  • Classification rules
  • Linear Discriminant Analysis (LDA)
  • Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA)
  • PLS-DA
• Specific applications:
  • QSAR / QSPR (Quantitative Structure Activity / Property Relations)
  • Multivariate SPC (M-SPC)
  • Principal Properties Design
• ......

PRACTICAL

Each course day will be held from 9 am to about 5 pm. The course fee includes handouts, lunches and the individual follow-up coaching.

 

Schulungstyp	Datum	Ort	Kursgebühr	Dauer	Sprachen
Offen		Zürich	1200,- Netto	3 Tage	Englisch
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