Schulungsübersicht
Wissenschaftliche Methode, Wahrscheinlichkeit & Statistics
- Sehr kurze Geschichte der Statistik
- Warum kann man hinsichtlich der Schlussfolgerungen „zuversichtlich“ sein?
- Wahrscheinlichkeit und Entscheidungsfindung
Vorbereitung auf die Forschung (Entscheidung „was“ und „wie“)
- Das Gesamtbild: Forschung ist Teil eines Prozesses mit Inputs und Outputs
- Daten sammeln
- Fragesteller und Messung
- Was zu messen ist
- Beobachtende Studien
- Versuchsplanung
- Analyse von Daten und grafische Methoden
- Forschungsfähigkeiten und -techniken
- Forschung Management
Bivariate Daten beschreiben
- Einführung in bivariate Daten
- Werte der Pearson-Korrelation
- Simulation von Korrelationen erraten
- Eigenschaften von Pearson's r
- Berechnung von Pearsons r
- Demo zur Reichweitenbeschränkung
- Varianzsummengesetz II
- Übungen
Wahrscheinlichkeit
- Einführung
- Grundlegendes Konzept
- Demo zur bedingten Wahrscheinlichkeit
- Spieler-Trugschluss-Simulation
- Geburtstagsdemonstration
- Binomialverteilung
- Binomiale Demonstration
- Grundpreise
- Demonstration des Bayes-Theorems
- Demonstration des Monty-Hall-Problems
- Übungen
Normalverteilungen
- Einführung
- Geschichte
- Bereiche normaler Verteilungen
- Varianten der Normalverteilungsdemo
- Standard Normal
- Normale Annäherung an das Binomial
- Demo zur Normalnäherung
- Übungen
Stichprobenverteilungen
- Einführung
- Grundlegende Demo
- Demo zur Stichprobengröße
- Demo zum zentralen Grenzwertsatz
- Stichprobenverteilung des Mittelwerts
- Stichprobenverteilung der Differenz zwischen Mittelwerten
- Stichprobenverteilung von Pearson's r
- Stichprobenverteilung eines Anteils
- Übungen
Einschätzung
- Einführung
- Freiheitsgrade
- Eigenschaften von Schätzern
- Bias- und Variabilitätssimulation
- Vertrauensintervalle
- Übungen
Logik des Hypothesentests
- Einführung
- Signifikanztest
- Fehler vom Typ I und Typ II
- Ein- und zweiseitige Tests
- Signifikante Ergebnisse interpretieren
- Interpretation nicht signifikanter Ergebnisse
- Schritte beim Hypothesentest
- Signifikanztests und Konfidenzintervalle
- Missverständnisse
- Übungen
Prüfmittel
- Einzelner Mittelwert
- t Distributionsdemo
- Unterschied zwischen zwei Mittelwerten (unabhängige Gruppen)
- Robustheitssimulation
- Alle paarweisen Vergleiche zwischen Mittelwerten
- Spezifische Vergleiche
- Differenz zwischen zwei Mittelwerten (korrelierte Paare)
- Korrelierte t-Simulation
- Spezifische Vergleiche (korrelierte Beobachtungen)
- Paarweise Vergleiche (korrelierte Beobachtungen)
- Übungen
Leistung
- Einführung
- Beispielrechnungen
- Faktoren, die die Macht beeinflussen
- Übungen
Vorhersage
- Einführung in die einfache lineare Regression
- Demo zur linearen Anpassung
- Partitionierung von Quadratsummen
- Standardfehler der Schätzung
- Vorhersagelinien-Demo
- Inferenz Statistics für b und r
- Übungen
ANOVA
- Einführung
- ANOVA-Designs
- Einfaktor-ANOVA (zwischen Subjekten)
- Einweg-Demo
- Multifaktor-ANOVA (zwischen Subjekten)
- Ungleiche Stichprobengrößen
- Tests zur Ergänzung der ANOVA
- Innersubjekt-ANOVA
- Power of Within-Subjects Designs Demo
- Übungen
Chi-Platz
- Chi-Quadrat-Verteilung
- Einwegtische
- Testen der Distributionsdemo
- Kontingenztabellen
- 2 x 2 Tischsimulation
- Übungen
Fallstudien
Analyse ausgewählter Fallstudien
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse der deskriptiven Statistik (Mittelwert, Durchschnitt, Standardabweichung, Varianz) und Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Vielleicht möchten Sie an einem Vorbereitungskurs teilnehmen: Statistics Stufe 1
Erfahrungsberichte (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
Der flexible und freundliche Stil. Ich habe genau das gelernt, was für mich nützlich und relevant war.
Jenny
Kurs - Advanced R
Maschinelle Übersetzung
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Ich habe wirklich von den praktischen Beispielen aus dem Leben profitiert.
Wioleta
Kurs - Data and Analytics - from the ground up
Maschinelle Übersetzung
die Klarheit, mit der er den gesamten Kurs erläuterte, sowie die Bereitschaft, die Tagesordnung bei Bedarf noch einmal durchzugehen
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
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