Schulungsübersicht
Erste Schritte mit SPSS
- Überblick über die SPSS-Oberfläche und Funktionalität
- Arbeiten mit Dialogfeldern, Dateneditor und Variablenansicht
- Importieren, Exportieren und Verwalten von Datensätzen
Datenvorbereitung und -verwaltung
- Grundlegendes zu Variablen und Messskalen verstehen
- Daten erfassen, bereinigen und transformieren
- Erstellen und Verwalten von Datenbanken in SPSS
Arbeiten mit Syntax und Automatisierung
- Einführung in die SPSS-Befehlssyntax
- Analysen mit Syntax-Skripten automatisieren
- Integration von SPSS mit Python und R
Beschreibende Statistik und Visualisierung
- Maße der zentralen Tendenz und Streuung
- Standardisierung und z-Werte
- Tabellen, Diagramme und interaktive Visualisierungen erstellen
Inferenzstatistik
- Hypothesentests und statistische Signifikanz
- Korrelations- und Regressionsanalyse
- t-Tests, ANOVA und Chi-Quadrat-Tests
Vorhersagemodellierung mit SPSS
- Lineare und logistische Regressionsmodelle
- Entscheidungsbaum- und Klassifikationsmodelle
- Zeitreihenprognose und Überlebensanalyse
Fortgeschrittene Techniken und Anwendungen
- Faktorenanalyse und Clusteranalyse
- Bearbeitung von fehlenden Werten und Ausreißern
- Fallstudien in Marketing, Gesundheit und Sozialwissenschaften
Berichterstellung und Ergebnisse teilen
- Formatieren und Anpassen von SPSS-Ausgaben
- Exportieren von Ergebnissen nach Word, Excel und PDF
- Erstellen professioneller Berichte für Entscheidungsfindung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Statistik- und Datenanalysekonzepten (z.B. Variablen, Hypothesen, Signifikanz)
- Kenntnisse in Microsoft Excel oder ähnlichen Tabellenkalkulationswerkzeugen
- Erfahrung mit Forschungsmethoden oder Arbeit mit Datensätzen ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Analysten
- Forscher
- Wissenschaftler
- Alle, die praktische Fähigkeiten in SPSS und prädiktiver Analyse erwerben möchten
Erfahrungsberichte (5)
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Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
Maschinelle Übersetzung
Die Variation mit Bewegung und Vorführung.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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Die freien Übungen.
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Kurs - Prognosen mit R
Schwere Themen auf einfache und benutzerfreundliche Weise präsentiert
Marcin - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Kurs - Introduction to Predictive AI
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