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JMP - Analyse kategorialer Daten (JCAT)
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In diesem eintages Kurs werden Techniken der Messsystemanalyse (MSA) bei attributiven Daten erlernt und Methoden der Zusammenhangsmaße, logistischen Regression sowie Partitionierung erarbeitet.

Sie lernen wie Mosaik Plots, Häufigkeitstabellen erstellt und interpretiert werden. Sowie die Errechnung und Interpretation der Odds Ratio und die Durchführung eines Cochran-Mantel-Haenszel Tests für geschichtete Daten.

Ebenso erlernen Sie, wie Sie mit Hilfe der Partitionierung vorhandene Muster in Ihren Daten entdecken können, wie binäre, nominale und ordinale logistische Regressionen erstellt werden und Korrespondenzanalysen interpretiert werden.

Ein weiteres Thema ist die Anwendung attributiver MSA Techniken. Nach dem Besuch dieses Kurses sind Sie in der Lage Daten mit einer attributiven Zielgrößen zu analysieren.

Inhalt:

  • Unterschiede zwischen kategorialen und die kontinuierlichen Daten
  • Beziehungen zwischen kategorialen Variablen analysieren
  • Durchführung einer rekursiven Partitionierung
  • Durchführung einer logistischen Regression inklusive einer Odds Analyse
  • Ordinale logistische Regression und Korrespondenzanalyse
  • Messsystemanalyse bei attributiver Daten

Voraussetzungen:

Teilnehmer sollten bereits ein grundlegendes Verständnis vom Arbeiten mit JMP haben. Dieses wird zum Beispiel im Kurs Explorative Datenanalyse mit JMP vermittelt.