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

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (5)

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