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Varianzanalyse mit R

Webinar - DHL Data Science Seminare GmbH

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Termin Ort Preis*
10.06.2025- 11.06.2025 online 1.184,05 €
09.10.2025- 10.10.2025 online 1.184,05 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • ein-, zwei- und mehrfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
  • Kontrolle von metrischen Störeinflüssen (ANCOVA)
  • Messwiederholungsdesigns (mixed ANOVA/ANCOVA)
  • robuste Standardfehler bei fehlender Varianzhomogenität
  • Effektstärkemaß: generalisiertes Eta-Quadrat
  • Post-hoc-Tests: Tukey’s HSD und Games-Howell-Test
  • Einzelvergleiche mit Alphafehler-Korrektur: Bonferroni, Holm und Jianjun Li
  • Interaktionsanalyse: ordinale, disordinale und hybride Effekte (Wechselwirkungen)
  • Prüfung der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen: Statistische Auswertung von Pretest-Posttest-Designs (Evaluationsstudien)
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage, 9-17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:
Das Ziel des Seminars besteht darin, dass fortgeschrittene Anwender innerhalb von wenigen Tagen lernen, die Varianzanalyse umfassend kennenzulernen, mit R auf reale Daten anzuwenden und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren.
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit R und RStudio und die statistischen Standardverfahren der deskriptiven und schließenden Statistik werden vorausgesetzt (Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie der t-Test sollten bekannt sein). Es ist von Vorteil, die Regressionsanalyse zu kennen, die im ersten Modul dieser Seminarreihe vermittelt wird. Liegen keine Vorkenntnisse vor, empfehlen wir Ihnen den Besuch des fünftägigen R-Kurses „Grundlagen der Statistik mit R” und optional den Besuch des dreitägigen R-Kurses „Regressionsanalyse mit R”. Sollten Sie bereits solide statistische Kenntnisse in den induktiven Verfahren haben, können die Voraussetzungen auch mit dem dreitägigen R-Kurs „Einführung in die Programmierung mit R” geschaffen werden.
Technische Voraussetzungen:
Sie benötigen zur Teilnahme an einem unserer Online-Seminare einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1-2 MBit/s). Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
  • Rahmen: 3 Tage mit 24 Stunden Unterricht (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 50 % Theorie + 50 % Praxis mit Übungen
Material:
  • multimedialer Online-Unterricht mit Zoom
  • umfangreiche Online-Materialien
  • persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
  • ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten
Förderung:
Bildungsurlaub, Bildungsscheck, Bildungsprämie, kein Bildungsgutschein
Zielgruppe:
Der R-Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung, die mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Statistik mehr aus ihren Daten herausholen wollen. Die Verfahren sind dabei in allen empirischen Wissenschaften anwendbar.
Seminarkennung:
MDR-V
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