Statistik
| Kurs-ID | 10209-2024-04-29 |
| Datum | 29.04.2024 bis 24.05.2024 |
| Dauer | 4 Woche(n) |
| Unterrichtszeiten | Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr) |
| Kosten | k. A. |
| Zielgruppe | Anwender:innen und Fachkräfte aus der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence), den technischen Bereichen, der Produktion, der Qualitätssicherung und der Forschung im Gesundheitsbereich. |
| Abschluss | Zertifikat „Statistik“ |
| Förderung | Bildungsgutschein (Arbeitsuchende und Arbeitslose), Weiterbildungsförderung für Beschäftigte, Europäischer Sozialfonds ESF (Kurzarbeit oder Transfergesellschaften). Weitere Förderstellen: Berufsförderungsdienst (BFD), die Berufsgenossenschaft (BG) sowie der Rentenversicherungsträger (DRV). |
| Präsenzkurs | Keine Angabe. |
| mind. Teilnehmerzahl | 6 |
| max. Teilnehmerzahl | 25 |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| Anmelde URL des Kurses | Direkte Anmeldung beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
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alfatraining Bildungszentrum GmbH
Bahnhofstraße 2 72764 Reutlingen |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|---|
| Nein | Ja | k. A. | k. A. |
| Beschreibung |
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| Die empirische Arbeit in Forschung und Qualitätssicherung ermöglicht es, Zusammenhänge zu erkennen, Beobachtungen zu verifizieren und Messdaten richtig einzuordnen. Hierbei wird der Umgang mit einem statistischen Programm vermittelt. Du erfährst, wie Künstliche Intelligenz im Beruf eingesetzt wird. Statistik Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage) Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus) Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots) Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme) Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs) Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage) z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert) t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen) Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen) Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test) Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße) Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage) Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA) Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell) Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell) Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten) Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag) Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert. |
| Schlagwort |
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| versuchsplanung |
| Gelistet in folgenden Rubriken: |
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