Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung
Erste Schritte mit SPSS
- Einführung in die SPSS-Schnittstelle und Funktionalitäten
- Importieren und Exportieren von Datendateien
- Grundlegende Dateneingabe und -verwaltung
Abrufen, Bearbeiten und Speichern von statistischem Output
- Generierung statistischer Berichte
- Anpassen von Ausgabetabellen und Diagrammen
- Speichern und Exportieren von Analyseergebnissen
Manipulation von Daten
- Techniken zur Datentransformation
- Neukodierung von Variablen und Berechnung von neuen Variablen
- Umgang mit fehlenden Daten
Deskriptive Statistics Verfahren
- Berechnung von Maßen der zentralen Tendenz und der Variabilität
- Häufigkeitsverteilungen und Kreuztabellen
- Visualisierung von Daten mit Tabellen und Diagrammen
Bewertung von Annahmen zur Punkteverteilung
- Normalitätstests und grafische Auswertungen
- Bewertung von Schiefe und Kurtosis
- Prüfen auf Ausreißer
t-Tests
- t-Test für unabhängige Stichproben
- T-Test für gepaarte Stichproben
- Interpretation von t-Testergebnissen
Univariate Gruppenunterschiede: ANOVA und ANCOVA
- Einseitige ANOVA und post-hoc-Vergleiche
- Faktorielle ANOVA für mehrere Variablen
- Einführung in die ANCOVA und ihre Anwendungen
Multivariate Gruppenunterschiede: MANOVA
- Verstehen der MANOVA-Konzepte
- Durchführung von MANOVA-Tests in SPSS
- Interpretation der MANOVA-Ausgabe
Nichtparametrische Verfahren zur Analyse von Häufigkeitsdaten
- Chi-Quadrat-Tests der Unabhängigkeit
- Mann-Whitney-U-Test und Wilcoxon-Signed-Rank-Test
- Kruskal-Wallis H-Test für nichtparametrische ANOVA
Korrelationen
- Pearson-Korrelationskoeffizient
- Spearman-Rangkorrelation
- Partielle und punktbiseriale Korrelation
Regression mit quantitativen Variablen
- Einfache lineare Regressionsanalyse
- Mehrfache Regressionsmodelle
- Interpretation von Regressionskoeffizienten und Diagnosen
Regression mit kategorialen Variablen
- Kodierung von Dummy-Variablen für kategoriale Daten
- Logistische Regressionsanalyse
- Interpretation von Odds Ratios und logistischer Modellanpassung
Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse
- Explorative Faktorenanalyse (EFA)
- Techniken der Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Methoden der Faktorenrotation und Interpretation der Ergebnisse
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis für mathematische Konzepte
- Keine vorherige Erfahrung mit SPSS erforderlich
- Vertrautheit mit grundlegenden Statistiken ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Forscher
- (512) Fachleute, die mit statistischen Daten arbeiten
21 Stunden