Enterprise Guide

Inhalt
Basisverfahren
Daten-Management
Deskriptive Statistik
Tabellenanalyse
Multivariate Verfahren
Zeitbezogene Verfahren

Steuerung
Maus

Dauer
Mind. 1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

Buchung

Inhalte

Sie haben die Möglichkeit, sich aus den angegebenen Einheiten den Inhalt der Kurse auf Ihre Anforderungen vor Ort hin maßzuschneidern. Sie buchen also nur das, was Sie wirklich brauchen. Bei Fragen helfen wir Ihnen gerne weiter.

Teilnehmerzahl und Termine

Die Anzahl der Teilnehmer bestimmen Sie, ebenfalls die Termine der Kurse. Die jeweiligen Kurstermine können Sie frei festlegen, und somit auf Ihre Anforderungen vor Ort abstimmen.

Kursarten, Ort und Dauer

Die Kurse finden in der Regel bei Ihnen vor Ort als Inhouse-Training statt, sei es in Deutschland, Österreich oder in der Schweiz. Ihre Vorteile sind eingesparte Reise- und Übernachtungskosten und kürzere Abwesenheit vom Arbeitsplatz für Ihre MitarbeiterInnen, und ein effektiveres Lernen, weil es in der gewohnten (Rechner)Umgebung stattfindet. Ein Kurstag geht in der Regel von 10.00 bis 17.30. Anpassungen auf Anforderungen vor Ort gerne nach Absprache. Inhouse-Trainings sind möglich als Einzelkurse, Tageskurse, mehrtägige Kurse, oder mehrere Blöcke übers Jahr verteilt. Konditionen für Outhouse-, Crash- oder Wochenendkurse, wie auch Kurse für privat (Einzelpersonen oder Gruppen) gerne auf Anfrage.

Materialien

Alle Kursteilnehmer erhalten zu jedem Kurs umfangreiche Materialien, die im Kurspreis enthalten sind. Diese eigens entwickelten Unterlagen enthalten Einführungen in methodische Grundlagen, verständliche Erläuterungen, unzählige Beispiele (z.B. Codes, Graphiken, Fälle, Analysen, Outputs), Syntax, und kommentierte Ergebnisse bzw. erschöpfend zusammengestellte Voraussetzungen der jeweiligen Verfahren. Bei hoher Verständlichkeit und klarer Struktur sind die Skripte von methodischer Professionalität. Ein darauf aufbauendes Buch zur graphischen und statistischen Datenanalyse erschien Januar 2004 bei Oldenbourg (Umfang ca. 850 Seiten). Ein SAS Buch zu PROC SQL für Einsteiger erschien August 2011 bei Oldenbourg (Umfang ca. 400 Seiten). Ein SAS Buch zu PROC SQL für Fortgeschrittene (u.a. Makroprogrammierung, uvm.) wird voraussichtlich im November 2011 bei Oldenbourg erscheinen. Alle Kursteilnehmer erhalten eine Teilnahmebescheinigung, die die erworbenen Qualifikationen hervorhebt.

Buchung (An- und Abmeldung)

Unsere Kurse sind gut und gefragt. Wir bitten daher um rechtzeitige Buchung. Termine werden in der Reihe des Eingangs reserviert. Absagen sind grundsätzlich schriftlich vorzunehmen. Bei einem Rücktritt bis zwei Wochen vor Trainingsbeginn entstehen Ihnen keine Kosten. Bei späterer Absage bzw. Nichterscheinen ist die volle Teilnahmegebühr zu begleichen.

Preise und Rabatte

Die Kurskosten verstehen sich als eine Kombination aus Mindestbuchung und Staffelpreisen: Ein SAS Kurstag für 2 Personen kostet zusammen CHF 1050 zzgl. MWSt. ggf. zzgl. Reisespesen (u.U. ist eine Steuerbefreiung möglich). Jede weitere TeilnehmerIn zahlt reduzierte Kurskosten. Wenn Sie mehrere Kurse buchen, kommen wir Ihnen zusätzlich mit reduzierten Kursgebühren entgegen. Je mehr Teilnehmer Sie sind bzw. je mehr Kurse Sie buchen, desto geringer werden die Kosten der einzelnen Kosten. Für Universitäten, Fachhochschulen, und andere Einrichtungen der Länder gerne auch Abrechnung über Lehraufträge.

Sie haben noch Fragen? Wir stehen gerne zu Ihrer Verfügung.

SAS/ANALYST

Inhalt
Basisverfahren
Daten-Management
Deskriptive Statistik
Tabellenanalyse
Multivariate Verfahren
Zeitbezogene Verfahren

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Maus

Dauer
Mind. 1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

ASSIST

Inhalt
Basisverfahren
Daten-Management
Deskriptive Statistik
Tabellenanalyse
Multivariate Verfahren
Zeitbezogene Verfahren

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Maus

Dauer
Mind. 1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

SAS/INSIGHT

Inhalt
Basisverfahren
Daten-Management
Deskriptive Statistik
Tabellenanalyse
Multivariate Verfahren
Zeitbezogene Verfahren

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Maus

Dauer
Mind. 1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

Deskriptive Statistik

Inhalt
Die deskriptive Statistik ist das Fundament jeder professionellen Datenanalyse. Dieser Kurs ist inhaltlich auf das Kennenlernen und die Ermittlung, Darstellung und Interpretation der gebräuchlichsten Lage-, Streu-, und Formmaße ausgerichtet. Dieser Kurs führt Sie ein in die Grundbegriffe und Grundannahmen der deskriptiven Statistik (z.B. Grundgesamtheit/Stichprobe, Merkmal/Variable, Skalenniveaus, und Gütekriterien), Sinn und Grenzen der wichtigsten Kennziffern und ihre Anforderung mit den SAS Prozeduren UNIVARIATE, FREQ, MEANS, und TABULATE. Nach diesem Kurs können Sie für beliebige Datenverteilungen alle wichtigen Kenngrößen univariat bzw. gruppiert berechnen und interpretieren, wie auch oft begangene Irrtümer bei der Berechnung solcher Kenngrößen bereits im Ansatz erkennen und vermeiden.

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Syntax

Dauer
1 Einheit

SAS/INSIGHT

Inhalt
Vorstellung der Grundformen. Programmierung (mehrdim.) Balkendiagramme (hoch, quer), Kreisdiagramme, Boxplots, Histogramme, PP Plots, Streu- und Liniendiagramme. Fortgeschrittene Graphiken: Karten, Portfolio-Diagramme, Bubble-Plots und Bevölkerungsbäume. Pareto-, Radar- und Regelkartendiagramme. Fortgeschrittene Programmierung, incl. ANNOTATE, und speziellen Optionen, Formaten, Makros uvam. Export von Graphiken und Karten. Dutzende von Beispielen.

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Syntax

Dauer
2 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

Einführung in die Inferenzstatistik (Grundlagen und Basisverfahren)

Inhalt
Dieser Kurs bietet zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Inferenzstatistik (Sinn und Grenzen), in die Messtheorie und ihrer Axiome, die Bedeutung der Skalenniveaus (Messniveaus) und den Grundbegriffen der Operationalisierung. Die Theorie und das Schema des Hypothesentests wird vorgestellt (einschl. Fehler I. und II. Art), Fragerichtungen und Fußangeln beim Interpretieren von Signifikanzen. Mehrere Ansätze zur Bestimmung des Stichprobenumfangs (Fallzahlen) werden skizziert, wie auch die damit einhergehenden Probleme. Mehrere Verteilungen werden vorgestellt als Prüf- und Modellverteilungen (u.a. Binomial, Poisson, Normal, Chi², F). Wahrscheinlichkeiten werden ermittelt. Die Praxis des Hypothesentests wird an zahlreichen Punkt- und Intervallschätzungen demonstriert (z.B. Chi²-Test, U-Test, T-Test). Einführung in zahlreiche Verfahren für nichtparametrische und parametrische Punkt- und Intervallschätzer. Es werden u.a. die SAS Prozeduren FREQ, GLM, MEANS, NPAR1WAY, und TTEST eingesetzt. Zahlreiche Beispielanalysen.

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Syntax

Dauer
1-2 Einheiten

Korrelation

Inhalt
Der Kurs “Korrelation” führt ein in die bivariate Pearson Korrelation, ihre Berechnung und diverse Besonderheiten bei der Interpretation der ermittelten Koeffizienten. Dargestellt werden häufig vernachlässigte Voraussetzungen (u.a. Stichprobenmerkmale, Linearität, Kontinuität) und Probleme wie z.B. Scheinkorrelation, Effekte durch Drittvariablen und Alphafehler-Kumulierung (einschl. ihrer Lösung). Als besondere Anwendungen werden der direkte Vergleich von Koeffizienten, der gruppenweise Vergleich von Korrelationen und die lineare kanonische Korrelation vorgestellt. Die Überprüfung der zahlreichen Voraussetzungen wird an Beispielen geübt.

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Syntax

Dauer
½ -1 Einheit

Tabellenanalyse

Inhalt
Analyse von uni- bis mehrdimensionalen Tabellen für alle bekannten Tabellenstrukturen, von unabhängigen bzw. verbundenen Variablen bis hin zu prospektiven bzw. retrospektiven Analysen (u.a. Binomial-, Chi², und CMH-Tests, Odds Ratio, Risikomaße, Sensitivität/Spezifität, und alle möglichen Maße der Kontingenz, Assoziation bzw. des Zusammenhangs).

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Syntax

Dauer
1 Einheit

Vergleichende Statistik: Ko-/Varianzanalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in Vergleiche zwischen zwei oder mehr unabhängige oder auch verbundene (abhängige) Gruppen mit den SAS Prozeduren ANOVA, GLM, NPAR1WAY, und NESTED. Vorgestellt werden z.B. T-Test, ANOVA, ein-/mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne/mit Messwiederholung (Profilanalyse), Kovarianzanalyse Kontraste, und post hoc-Tests. Anforderung, Interpretation und Erläuterung des Outputs. Zahlreiche Beispielanalysen. Zahlreiche Voraussetzungen des jew. Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

Steuerung
Syntax

Dauer
1 Einheit

Klassierende und modellierende Statistik: Cluster-, Pfad-, Hauptkomponenten-, und Faktorenanalysen

Inhalt
Verständliche Einführung in die Berechnung einer Faktorenanalyse (PROC FACTOR), der Pfadanalyse (PROC CALIS, RAM-Option). Berechnung einer iterativen Hauptfaktorenanalyse, ausführliche Erläuterung des Vorgehens (Extraktion, Rotation) bzw. des Outputs. Einführung in die Grundidee und die Listenschreibweise der RAM-Option in CALIS zur Berechnung und Interpretation einer Pfadanalyse. Verständliche Einführung in die Berechnung einer Hauptkomponenten- (PROC PRINCOMP) und der Clusteranalyse (FASTCLUS und CLUSTER). Mit Beispielanalysen.

Steuerung
Syntax

Dauer
2 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

Zeitbezogene Statistik: Prognose, Zeitreihen-, und Survivalanalysen

Inhalt
Einführung in zeitbezogene Verfahren, die Ermittlung wichtigster Kennziffern und ihrer Interpretation anhand der SAS Prozeduren LIFETEST und FORECAST. Incl. zahlreicher Graphiken und Beispielanalysen.

Steuerung
Syntax

Dauer
1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

Regression (linear, nichtlinear)

Inhalt
Der Kurs “Regression” stellt eine Einführung in eines der wahrscheinlich am meisten unterschätzten Verfahren zur Analyse von gerichteten linearen Zusammenhängen vor. Vorgestellt werden u.a. die einfache lineare Regression, die Linearisierung nichtlinearer Funktionen, die einfache nichtlineare Regression und die multiple lineare Regression. Direkte und schrittweise Methoden. Graphische Voraussetzungstests. Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. R², ANOVA, Koeffizienten). Identifikation, Bewertung und Ausschluss von Ausreißern (Residuen, einflussreiche Werte). Kriterien für die Wahl zwischen verschiedenen Modellgleichungen. Zahlreiche Voraussetzungen (Linearität, Normalität, Varianzengleichheit) des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt. Bei der multiplen Regression werden Ansätze zur Identifikation von Autokorrelation und Multikollinearität und drei Ansätze zum Umgang mit Multikollinearität vorgestellt. Für nichtlineare Funktionen wird u.a. ein Ansatz der Linearisierung bzw. die Analyse mittels der nichtlinearen Regression vorgestellt.

Steuerung
Syntax

Dauer
1 Einheit

Logistische Regression

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die binäre logistische Regression (LOGISTIC) und Vergleich mit anderen Ansätzen. Modellspezifikation und Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. Hosmer-Lemeshow-Test, Odds Ratio, Koeffizienten, Cutoff). Modellgüte vs. Prädikative Effizienz. Anforderung, Interpretation und Erläuterung des Outputs. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

Steuerung
Syntax

Dauer
½ -1 Einheit

Vertiefung:
Faktorenanalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung, Interpretation und Benennung der Faktoren. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Syntax

Dauer
½ -1 Einheit

Vertiefung: Clusteranalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Gruppe der Clusterverfahren. Vorgestellt werden hierarchische, partitionierende und TwoStep-Verfahren. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) lernen Sie die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und Methoden (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) kennen und lernen, Intervalldaten, Häufigkeiten und binäre Daten zu clustern bzw. Kategorialdaten und gemischte Daten zu kodieren, clustern und jeweils zu interpretieren. Die Clusterzentrenanalyse (k-means, FASTCLUS) lernen Sie als partitionierendes Verfahren kennen. Sie lernen Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max; nicht im original SAS Leistungsumfang enthalten), wie auch die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von Daten. Für alle Verfahren wird die Überprüfung von Voraussetzungen, Anforderung, Rechenschritte, wie auch die Interpretation von Ergebnissen an Beispielen geübt.

Steuerung
Syntax

Dauer
2 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

Daten-Management

Inhalt

In diesem Kurs lernen Sie zahlreiche Möglichkeiten, Tipps und Tricks kennen, Ihre Daten für grafische, deskriptive, oder statistische Analysen vorzubereiten und auf Plausibilität und Vollständigkeit zu überprüfen. Nur mit einer angemessene Aufbereitung bzw. Transformation können Daten oft erst ausgewertet werden.

Arbeit in der Programmierumgebung des Enhanced Program Editor in SAS 9.1.3. Daten-ManagementEinführung und Grundoperationen: Auf Daten über LIBNAME zugreifen, Rohdaten im Data-Schritt einlesen (Formate, Informate), und Speichern als permanenten oder temporären SAS Datensatz. eines Datensatzes über PROC PRINT, PROC REPORT (prompt), PROC CONTENTS und den Table Editor.

Einführung in das Datenmanagement mit Data-Schritt-Programmen:
und eines Datensatzes (Subsets) mittels u.a. DROP, KEEP, RETAIN und SORT.
auf der Variablen-Ebene: Ändern von Variablennamen (RENAME), (LABEL), alpha)numerische (FORMAT): Vergabe und Aufruf, Zaubern mit Zeichen: U.a. Sub- und in Variablennamen bzw. Überschriften, -Zeichen. Rekodieren von Variablenwerten und Wertebereichen in neue Klassifikationsvariablen (IF THEN – ELSE).

Berechnen neuer Werte und Variablen mittels SAS Funktionen (u.a. arithmetische Operationen, mathematische und statistische Funktionen, z.B. ABS, MEAN, SUM, usw.), Anwenden von Zeit- und Datumsfunktionen, Konvertieren von Variablentypen, (alphanumerisch → numerisch, numerisch → alphanumerisch). Kopieren, Rangordnen und STANDARD), Konvertieren von Werten oder auch Ersetzen von bestimmter Kodes durch Missings.

Professionelles Datenmanagement: Aufteilen von Datensätzen über Filter bzw. Bedingungen (Vergleichsoperatoren: WHERE, IF), (u.a. SET, MERGE, UPDATE, IN-Option), Umstrukturieren von Datensätzen (“Aus 3 mach 1” bzw. “Aus 1 mach 3”, u.a. mittels ARRAY, DO IF, IF.FIRST, OUTPUT).

Steuerung
Syntax

Dauer
2 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

SQL Programmierung

Inhalt
Ein kurzer Vergleich von PROC SQL mit dem DATA STEP. Grundoperationen mit PROC SQL. Queries: Verschachtelte bzw. genestete Abfragen (Tabellen): Bezugnahme auf einen Datensatz, Bezugnahme auf mehrere Datensätze. Arbeiten innerhalb einer Tabelle: Teilmengen bilden (numerisch, Strings, Platzhalter; Optionen WHERE, HAVING, DELETE), Strukturieren / Sortieren von Tabellen (ORDER BY, Positionshinweis), Formate/Informate: Label und In/Formate für Variablen und Werte, Bedingungen und Untergruppen, Ermitteln der Häufigkeit von Zeilen oder Werten (Zählwerte), Anlegen von (leeren) Tabellen und Datenzeilen (CREATE, INSERT/SET, ALTER TABLE), (Bedingtes) Aktualisieren bzw. Überschreiben von Werten (UPDATE). Arbeit mit mehreren Tabellen – Verknüpfen von Tabellen und Abfragen: „Untereinanderhängen“ von Datensätzen (SET Operatoren), Operatoren für das „Nebeneinanderstellen“ (Joinen) von Datensätzen. PROC SQL und Missings: PROC SQL und Variablentyp: Abfragen für Missings, Bedingungen (ALL/ANY/SOME, EXISTS, IN, IS, LIKE usw.), Besonderheiten bei Joins, Funktionen für die Aggregierung bzw. statistische Beschreibung (COUNT, MEAN, N usw.), Konvertieren von Missings (Makro-Beispiel). Datenqualität mit PROC SQL: Identifikation von Ausreißern (numerische Variablen), Überprüfen auf Missings, Überprüfen auf ungültige Zeichen (Variationen bei Strings), Auffinden von mehrfachen Werten (Doppelte). Makroprogrammierung mit SQL: Übergabe eines Wertes an Überschriften, Ausgabe von Werten in Log oder Output, Arbeit mit automatischen PROC SQL Makrovariablen. Tipps und Tricks. Zugriff auf SAS Bibliotheken (Dictionaries). Tipps für die Verbesserung der Performanz bei der Arbeit mit großen Datensätzen.

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Syntax

Dauer
1 Einheit, auf Wunsch auch nach Absprache.

Einführung in die Studienplanung

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Forschungsmethoden und Statistik im Kontext der Planung, Analyse und Qualitätssicherung von Studien auch in großem Rahmen. Angefangen von der Planung einer Studie (u.a. Protokoll, Bias, Reichweite, Einschlusskriterien und Maskierungstechniken) über Überlegungen zum Aufbau (Design- und Testarten), Durchführung einer Studie (u.a. Arten des Monitoring) bis hin zu grundsätzlichen Überlegungen zu Datenanalyse und Qualitätssicherung (Daten, Ergebnisse).

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Dauer
Nach Absprache

Einführung in die Studienplanung

Inhalt

In diesem Kurs lernen Sie zahlreiche Kritereien und Möglichkeiten kennen, die Qualität Ihrer Daten zu überprüfen.

Einführung: Sechs erste Kriterien. Zielsetzung, Konzept und Grundlagen.

Vollständigkeit: U.a. Kontrollmöglichkeiten auf der Ebene der Anzahl der Datensätze, Kontrollmöglichkeiten auf der Ebene der Anzahl der Fragebögen, Kontrollmöglichkeiten auf der Ebene der Anzahl der Variablen, Kontrollmöglichkeiten auf der Ebene von Werten bzw. Missings.

Einheitlichkeit: U.a. Vereinheitlichung von Strings 1: UPCASE, LTRIM, INDEX und IF, Vereinheitlichung von Strings 2: UPCASE, LTRIM, DO-IF, INDEX und SUBSTR, Vereinheitlichung von Symbolen oder Sonderzeichen, Vereinheitlichung von Währungen und Messeinheiten, Vereinheitlichung über Akronyme, Vereinheitlichung über Entfernen von identischen Zeichenfolgen, Vereinheitlichung über Zählen von String-Schablonen, Vereinheitlichung über eine Schablone (Schleife, LOOP), Vereinheitlichung von gemischten Zeichenketten (Telefonnummern), Vereinheitlichung von Datumsvariablen und –werten, Einheitlichkeit von Interpunktion bzw. Nachkommastellen.

Doppelte Werte und mehrfache Datenzeilen: Überprüfung auf Dubletten, Entfernen doppelter Datenzeilen über ID-Variable, Identifikation der Art und Anzahl von Doppelten, Anzeigen von gefilterten und doppelten Datenzeilen, Identifikation von Doppelten und Ausfiltern beim Einlesen von Datenzeilen (gruppierte Daten), Identifikation von Doppelten und Ausfiltern beim Einlesen von Datenzeilen (genestete Daten).

Missings (Bedeutung, Kodierung, Rekonstruktion): U.a. Ursachen, Folgen, Ausmaß und Muster, Welche Missings sollten nicht durch Werte ersetzt bzw. gelöscht werden?, Löschen von Missings: Paarweises vs. listenweises Löschen, Komplett leere Zeilen: Technische Probleme als Ursache von Missings, Rekonstruktion von Missings (Logisches Vorgehen, Stereotypengeleitetes Vorgehen, Univariate Schätzung, Multivariate Ähnlichkeit (Hot deck-Imputation), Multivariate Schätzung (Missing Value Analysis, Rechnen mit Missings.

Ausreißer: U.a. Merkmale von Ausreißern (Die Perspektive entscheidet mit („Frames“), Univariat oder/und multivariat, Datenmerkmale), Univariate Ausreißer (Identifikation über Maße, Regeln, Tests, Diagramme), Multivariate Ausreißer (Identifikation über Maße, Besonderheiten bei (bivariaten) Messwertreihen, Identifikation über Diagramme), Ursachen, Möglichkeiten des Umgehens mit Ausreißern.

Plausibilität: Formales und inhaltliches Vorgehen, Die praktische Überprüfung der Qualität von Daten (Qualität der Daten einer Variablen bzw. zweier Variablen).

Überprüfen mehrerer Variablen und Datensätze, Arbeitsgrundlage: Ein Datensatz: U.a. Screenings innerhalb einer Spalte (Variablen), Screenings innerhalb mehrer Spalten (Variablen), Vergleich zwischen Spalten (Variablen) auf absolute Übereinstimmung, Spalten- und zeilenweise Analyse mehrerer numerischer Daten, Rekodieren von Werten und Missings in mehreren Variablen, Einheitliches „Auffüllen“ von mehreren Datenzeilen, Umbenennen zahlreicher Variablennamen (Präfixe, Suffixe).

Überprüfen mehrerer Variablen und Datensätze, Arbeitsgrundlage: Mehrere (separate) Datensätze: U.a. Prüfregeln zum Zusammenfügen, Das Überprüfen mehrerer Datensätze auf Vollständigkeit (Überprüfung fortlaufend gespeicherter Daten, Überprüfung segmentiert gespeicherter Daten), Vergleich von Datensätzen auf identische Inhalte, Vergleich von Datensätzen auf Missings, Identifizieren spezieller Werte auch in separaten Datensätzen, Aufteilen eines Datensatzes in einheitlich gefilterte Subdatensätze.

Zeit- bzw. datumsbezogene Probleme: U.a. Einsichten durch Zeitdifferenzen, Überprüfung von Datumseingaben (Zahlendreher), Varianten zum Beheben des „Jahr 2000“-Problems (ISO 8601, Y2K), Zeitstempel, Das Berechnen von Alter und anderes. Weitere Kriterien für die Datenqualität.

Steuerung
Info

Dauer
Nach Absprache

Kontakt

SQL mit SAS: Band 2: Fortgeschrittenes PROC SQL

Clusteranalyse mit SPSS: Mit Faktorenanalyse

Regressionsanalyse mit SPSS

Datenmanagement mit SPSS

SQL mit SAS: Band 1: PROC SQL für Einsteiger

Datenqualität mit SPSS

Regressionsanalyse mit SPSS

Datenmanagement mit SPSS

Deskriptive Statistik

Inhalt
Die deskriptive Statistik ist das Fundament jeder professionellen Datenanalyse. Dieser Kurs ist inhaltlich auf das Kennenlernen und die Ermittlung, Darstellung und Interpretation der gebräuchlichsten Lage-, Streu-, und Formmaße ausgerichtet. Dieser Kurs führt Sie ein in die Grundbegriffe und Grundannahmen der deskriptiven Statistik (z.B. Grundgesamtheit/Stichprobe, Merkmal/Variable, Skalenniveaus, und Gütekriterien), Sinn und Grenzen der wichtigsten Kennziffern und ihre Anforderung mit den SPSS Menüs “Häufigkeiten”, “Deskriptive Statistiken”, “Kreuztabellen”, “Explorative Datenanalyse” und “Tabellen” bzw. den Prozeduren DESCRIPTIVES, EXAMINE, FREQUENCIES, CROSSTABS und TABLES. Nach diesem Kurs können Sie für beliebige Datenverteilungen alle wichtigen Kenngrößen univariat bzw. gruppiert berechnen und interpretieren, wie auch oft begangene Irrtümer bei der Berechnung solcher Kenngrößen bereits im Ansatz erkennen und vermeiden.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
½-1 Einheit

Von Menschen und Mäusen: SPSS für Anfängerinnen und Anfänger

Inhalt
Dieser Kurs erläutert den wichtigsten Funktionsumfang von SPSS, unter anderem die zahlreichen Einstellungsmöglichkeiten, und die Basics der Eingabe, des Managements und der Analyse von Daten per Maussteuerung.

Steuerung
Maus

Dauer
1 Einheit, alternativ nach Absprache.

SPSS per Maus

Inhalt
Dieser Kurs stellt SPSS V15 (auf Wunsch auch V12 – V14) vor, u.a. den Daten-Editor (inkl. Exkurs zu Basics über Datentabellen), und die Daten- und Variablenansicht des SPSS Daten-Editors einschl. dem ersten Anlegen eines eigenen Datensatzes. Weiter werden die Menüpunkte vorgestellt, unter denen Sie Einstellungen (Optionen) an SPSS vornehmen können, wie auch auf Support seitens SPSS zurückgreifen können (u.a. “Extras”, “Hilfe”, “Bearbeiten” und “Ansicht”). Anschließend werden SPSS Menüpunkte für das Daten-Management (“Datei”, “Daten”, “Transformieren”) erläutert, wie auch die erste Erzeugung und Bearbeitung von Grafiken und ausgewählte Tipps und Tricks (u.a. zur Nachbearbeitung). Ein weiterer Kursteil führt in die deskriptive Statistik ein und stellt die gebräuchlichsten Lage-, Streuungs- und Formmaße vor, anschließend die zahlreichen Möglichkeiten der Anforderung, Strukturierung und Analyse von Tabellen, wie auch ihre Nachbearbeitung. Der letzte Kursteil stellt den SPSS Menüpunkt “Analysieren” vor, und darin die zahlreichen Möglichkeiten deskriptiver und inferenzstatistischer Analysen mit SPSS V15.

Steuerung
Maus

Dauer
2-3 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

SPSS per Maus

Inhalt
Dieser Kurs bietet vorrangig einen Überblick über die seitens SPSS angebotenen parametrischen und nichtparametrischen Verfahren. Vorgestellt werden u.a. Korrelation (bivariat, partiell, Anfängerfehler), Einfache Regression (linear, Kurvenanpassung), Vergleiche zwischen zwei oder mehr unabhängiger, oder auch verbundener (abhängiger) Gruppen (z.B. T-Test, ein-/mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne/mit Messwiederholung, Kontraste, post hoc-Tests, Kovarianzanalyse, MANOVA, Profilanalyse), Faktorenanalysen (u.a. Hauptfaktoren, Hauptkomponenten) mit versch. Rotationsverfahren (z.B. orthogonal vs. oblique), Diskriminanzanalysen (direkt, schrittweise), und Clusteranalysen für Häufigkeits-, binäre und Intervalldaten, Binäre logistische Regression (schrittweise, direkt), Ordinale Regression, Multinomiale logistische Regression (schrittweise, direkt), Multiple Regression, Effektstärken/Power etc. Da in diesem Kurs verständlicherweise nicht alle Verfahren in ihrer mitunter recht komplizierten Statistik dargestellt werden können, wären ggf. Schwerpunkte abzusprechen.

Steuerung
Maus

Dauer
Nach Absprache

Grafiken

Inhalt
In diesem Kurs lernen Sie zunächst die Grundtypen der in SPSS verfügbaren Grafiken kennen, ihre Geeignetheit für Skalenniveaus und Verteilungen, und anschließend über Maus bzw. Syntax zahlreiche Varianten anfordern und interpretieren. Dieser Kurs macht erfahrungsgemäß viel Spaß, da hier mit Formen, Farben, Mustern etc. kreativ die ästhetische, wie auch psychologische Wirkung von Grafiken beeinflusst werden kann. SPSS ermöglicht auch hier, Schablonen zu entwickeln, und sich viel zukünftige Denk- und Auswertungsarbeit zu ersparen. Inhalte (u.a.): Grundformen der Grafiken: Balken, Linien, Kreisdiagramme, Histogramme, Boxplots, (einfach, gruppiert), aber auch Wettbewerbsvorteilsmatrizen (Portfolios) und Polaritätsprofile bzw. Semantische Differentiale. Bei welchen Daten (Verteilungen, Skalenniveaus) macht welcher Grafiktyp Sinn? Entwurf, Anforderung und Interpretation zahlreicher Grafiktypen mit den SPSS Menüs “Grafiken” und “Interaktive Grafiken” bzw. den Prozeduren GRAPH und IGRAPH. Abschließend wenden Sie einige Tipps und Tricks an, u.a. zum Nachbearbeiten von SPSS Grafiken in MS Word Dokumenten, dem Syntaxprogrammieren für Grafiken (Erste Schritte) und zum Designen eigener Grafiken.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
1 Einheit

Tabellen

Inhalt
Im Kurs “Tabellen” lernen Sie Design, Strukturierung (Verschachtelung) und die Anforderung zahlreicher Tabellenvarianten kennen. Von der Erzeugung einfacher eindimensionaler Tabellen bis hin zur Anforderung bzw. Programmierung verschachtelter (4dimensionaler) Tabellen mit den Prozeduren CTABLES, CROSSTABS, und TABLES. Abschließend wenden Sie einige Tipps und Tricks an, u.a. zum Design und Nachbearbeiten von SPSS Pivot-Tabellen bzw. Schablonen und das erste Anwenden von SPSS Scripts auf Tabellen. Im Kurs “Tabellenanalyse” lernen Sie die Grundlagen der professionellen Tabellenanalyse kennen.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
1 Einheit

Karten

Inhalt
Im Kurs “Karten” lernen Sie Design, Anforderung und Interpretation zahlreicher Kartentypen mit den SPSS Menüs “Karten” bzw. der SPSS Prozedur MAP kennen. Abschließend wenden Sie einige Tipps und Tricks an, u.a. zum Designen von SPSS Karten.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
½ Einheit

Tabellen

Inhalt
Im Kurs “Tabellen” lernen Sie Design, Strukturierung (Verschachtelung) und die Anforderung zahlreicher Tabellenvarianten kennen. Von der Erzeugung einfacher eindimensionaler Tabellen bis hin zur Anforderung bzw. Programmierung verschachtelter (4dimensionaler) Tabellen mit den Prozeduren “Benutzerdefinierte Tabellen”, “Kreutztabellen” und “Tabellen” bzw. den SPSS Prozeduren CTABLES, CROSSTABS, und TABLES. Im Kurs “Tabellenanalyse” lernen Sie die Grundlagen der professionellen Tabellenanalyse kennen.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
½ Einheit

Einführung in die Inferenzstatistik

Inhalt
Dieser Kurs bietet zunächst eine Einführung in die Grundlagen der Inferenzstatistik (Sinn und Grenzen), in die Messtheorie und ihrer Axiome, die Bedeutung der Skalenniveaus (Messniveaus) und die Grundbegriffe der Operationalisierung. Die Theorie und das Schema des Hypothesentests wird vorgestellt (einschl. Fehler I. und II. Art), Fragerichtungen und Fußangeln beim Interpretieren von Signifikanzen. Mehrere Ansätze zur Bestimmung des Stichprobenumfangs (Fallzahlen) werden skizziert, wie auch die damit einhergehenden Probleme. Mehrere Verteilungen werden vorgestellt als Prüf- und Modellverteilungen (u.a. Binomial, Poisson, Normal, Chi², F). Wahrscheinlichkeiten werden ermittelt. Die Praxis des Hypothesentests wird an zahlreichen Punkt- und Intervallschätzungen demonstriert (z.B. Chi²-Test, U-Test, T-Test).

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
1 Einheit

Einführung in parametrische Verfahren

Inhalt
Dieser Kurs bietet vorrangig einen Überblick über die seitens SPSS angebotenen parametrischen Verfahren. Die Kursdauer hängt direkt vom gewünschten Grad der Vertiefung der Verfahren und Ihrer jeweiligen Voraussetzungen ab. Vorgestellt werden u.a. eine Einführung in das Grenzwerttheorem, Voraussetzungstests, wie auch zahlreiche parametrischen Verfahren: Korrelation (bivariat, partiell, Anfängerfehler), Einfache Regression (linear, Kurvenanpassung), Vergleiche zwischen zwei oder mehr unabhängiger, oder auch verbundener (abhängiger) Gruppen (z.B. T-Test, ein-/mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne/mit Messwiederholung, Kontraste, post hoc-Tests, Kovarianzanalyse, MANOVA, Profilanalyse), Faktorenanalysen (Hauptfaktoren, Hauptkomponenten) mit versch. Rotationsverfahren (z.B. orthogonal vs. oblique), Diskriminanzanalysen (direkt, schrittweise), und Clusteranalysen für Häufigkeits-, binäre und Intervalldaten, Binäre logistische Regression (schrittweise, direkt), Ordinale Regression, Multinomiale logistische Regression (schrittweise, direkt), Multiple Regression, Effektstärken/Power etc.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
Nach Absprache

Tabellenanalyse

Inhalt
Im Kurs “Tabellenanalyse” lernen Sie die Grundlagen der professionellen Tabellenanalyse kennen. Die Einführung stellt Grundlagen und Voraussetzungen für die Tabellenanalysen vor, z.B. Anzahl der Variablen(stufen), Skalenniveau, Annahmen der Verfahren, Aussagen der Maße und Verfahren uvam. Mit den SPSS Menüs “Kreuztabellen”, “Nichtparametrische Tests” und “ROC-Kurve” bzw. den Prozeduren CROSSTABS, NPAR TEST und ROC lassen sich relativ einfach und unkompliziert Tests und Maßzahlen für 1- bis mehrdimensionale Tabellenstrukturen ermitteln. Die Anforderung der jeweiligen Maße wird an zahlreichen Beispielen demonstriert. Die angeforderten Tests und Maße werden ausführlich erläutert. Für spezielle Screening Statistiken (Sensitivität und Spezifität) wird u.a. die sog. ROC-Kurve vorgestellt. Die Voraussetzungen der Verfahren werden vorgestellt und ihre Überprüfung geübt.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
1 Einheit

Nichtparametrische Verfahren

Inhalt
Der Kurs “Nichtparametrische Verfahren” bietet u.a. eine Einführung in die Vorzüge nichtparametrischer Verfahren, (z.B. gibt es zum Jonckheere-Terpstra-Test keine vergleichbaren parametrischen Pendants), anschließend Assoziation und Korrelation, Vergleiche zwischen zwei oder mehr unabhängiger, oder auch verbundener (abhängiger) Gruppen (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Jonckheere-Terpstra uam.) und erste Tabellenmaße. Die Analyse von in Tabellen zusammengefassten Daten wird im Kurs “Tabellenanalysen” vertieft. Dieser Kurs stellt für die Verfahren die jeweiligen Voraussetzungen vor. Ihre Überprüfung wird an zahlreichen Beispielen geübt.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
½ Einheit

Korrelation

Inhalt
Der Kurs “Korrelation” führt ein in die bivariate Pearson Korrelation, ihre Berechnung und diverse Besonderheiten bei der Interpretation der ermittelten Koeffizienten. Dargestellt werden häufig vernachlässigte Voraussetzungen (u.a. Stichprobenmerkmale, Linearität, Kontinuität) und Probleme wie z.B. Scheinkorrelation, Effekte durch Drittvariablen und Alphafehler-Kumulierung (einschl. ihrer Lösung). Als besondere Anwendungen werden der direkte Vergleich von Koeffizienten, der gruppenweise Vergleich von Korrelationen und die lineare kanonische Korrelation vorgestellt. Die Überprüfung der zahlreichen Voraussetzungen wird an Beispielen geübt.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
½ Einheit

Varianzanalyse

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in Vergleiche zwischen zwei oder mehr unabhängige oder auch verbundene (abhängige) Gruppen. Vorgestellt werden z.B. T-Test, ANOVA, ein-/mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne/mit Messwiederholung (Profilanalyse), Kovarianzanalyse Kontraste, und post hoc-Tests. Anforderung, Interpretation und Erläuterung des Outputs. Zahlreiche Voraussetzungen des jew. Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

Steuerung
Maus + Syntax

Dauer
1 Einheit

Einführung in parametrische Verfahren

Inhalt
Der Kurs “Regression” stellt eine Einführung in eines der gebräuchlichsten und wahrscheinlich am meisten unterschätzten Verfahren zur Analyse von gerichteten linearen bzw. nichtlinearen Zusammenhängen vor. Vorgestellt werden u.a. die einfache lineare Regression, die Linearisierung nichtlinearer Funktionen, die einfache nichtlineare Regression und die multiple lineare Regression. Direkte und schrittweise Methoden. Graphische Voraussetzungstests. Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. R², ANOVA, Koeffizienten). Identifikation, Bewertung und Ausschluss von Ausreißern (Residuen, einflussreiche Werte). Kriterien für die Wahl zwischen verschiedenen Modellgleichungen. Zahlreiche Voraussetzungen (Linearität, Normalität, Varianzengleichheit) des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt. Bei der multiplen Regression werden Ansätze zur Identifikation von Autokorrelation und Multikollinearität und drei Ansätze zum Umgang mit Multikollinearität vorgestellt. Für nichtlineare Funktionen wird die Kurvenanpassung, ein Ansatz der Linearisierung bzw. die Analyse mittels der nichtlinearen Regression (LNR, CLNR) vorgestellt.

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Dauer
1-1½ Einheiten

Diskriminanzanalyse

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Logik und Phasen der Diskriminanzanalyse und vergleicht das Verfahren mit anderen Ansätzen. Modellspezifikation und Anforderung. Direkte und schrittweise Methoden. Berechnung multipler schrittweiser Diskriminanzanalysen mit einer oder zwei Funktionen. Interpretation und Erläuterung des Outputs, u.a. von Lambda, Box-Test, Kovarianz-Matrizen und Multikollinearität, wie auch Gebietskarten (Territorien). Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Maus + Syntax

Dauer
1-1½ Einheiten

Binäre logistische Regression

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die binäre logistische Regression (LOGISTIC REGRESSION) und Vergleich mit anderen Ansätzen. Modellspezifikation und Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. Hosmer-Lemeshow-Test, Odds Ratio, Koeffizienten, Cutoff). Modellgüte vs. Prädikative Effizienz. Anforderung, Interpretation und Erläuterung des Outputs. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Dauer
½ Einheit

Ordinale Regression

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Ordinale Regression und Vergleich des Verfahrens mit anderen Ansätzen der kategorialen Regression. Idee des Schwellenwertmodells und Bedeutung der Link-Funktion. Modellspezifikation und Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. Nullhäufigkeiten, Anpassungsgüte, McFadden, Parameterschätzer und Modellgleichung). Beurteilung der Vorhersagegüte. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Dauer
½ Einheit

Ordinale Regression

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die multinomiale logistische Regression und Vergleich zum binären Ansatz. Direkte und schrittweise Methoden. Modellspezifikation und Anforderung. Interpretation und Erläuterung des Output (u.a. Abweichung bzw. Pearson, Likelihood-Quotienten-Test, Odds Ratio, Cutoff). Als Spezialfall wird die Berechnung und Interpretation einer gematchten Fall-Kontroll-Studie vorgestellt. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Dauer
½ Einheit

time to event-Analysen Überlebenszeitanalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die time to event-Analyse mittels der Verfahren Sterbetafel (SURVIVAL), Kaplan-Meier (KM) und Cox-Regression (COXREG) für zeitunabhängige und zeitabhängige Daten. Zunächst wird das Grundprinzip der Überlebenszeitanalyse mit und ohne Zensierungen vorgestellt. Vorgestellt werden u.a. die Bestimmung der Überlebens- und Hazardfunktion, sowie Tests für den Vergleich zwischen mehreren Gruppen (Log Rank, Breslow, Wilcoxon, Wald und Likelihood Ratio). Bei der Modellspezifikation wird u.a. auf Probleme des Untersuchungsdesigns und von Zensierungen (random censoring) einge­gangen, z.B. wie Zensierungen definiert, kodiert und interpretiert werden. Bei der Cox-Regression (COXREG) werden Beispiele für zeitunabhängige und zeitabhängige Daten gerechnet und interpretiert. Die Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen Beispielen geübt, z.B. die Überprüfung der Proportionalitätsannahme bei der Cox-Regression. Abschließend wird ein Vergleich der Ansätze vorgenommen, u.a. hinsichtlich der untersichten Einheit bzw. Basis, der Visualisierung von Zensierungen, Datenmengen, implementierte Tests und Modelldiagnostik.

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Dauer
1 Einheit

Faktorenanalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung, Interpretation und Benennung der Faktoren. Zahlreiche Voraussetzungen des Verfahrens werden vorgestellt und ihre Überprüfung an Beispielen geübt.

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Dauer
½ Einheit

Clusteranalysen

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Gruppe der Clusterverfahren. Vorgestellt werden hierarchische, partitionierende und TwoStep-Verfahren. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) lernen Sie die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und Methoden (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) kennen und lernen, Intervalldaten, Häufigkeiten und binäre Daten zu clustern bzw. Kategorialdaten und gemischte Daten zu kodieren, clustern und jeweils zu interpretieren. Die Clusterzentrenanalyse (k-means, QUICK CLUSTER) lernen Sie als partitionierendes Verfahren kennen. Sie lernen Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max; nicht im original SPSS Leistungsumfang enthalten), wie auch die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Die Besonderheiten der seit V11.5 von SPSS angebotenen Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) werden anhand einer aktuellen Evaluation mit der gebotenen kritischen Distanz vorgestellt. Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von Daten. Für alle Verfahren wird die Überprüfung von Voraussetzungen, Anforderung, Rechenschritte, wie auch die Interpretation von Ergebnissen an Beispielen geübt. Die Unterlagen alleine für diesen Kurs umfassen ca. 180 DIN A4 Seiten.

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Dauer
1½-2 Einheiten

SPSS für zeitabhängige Daten

Inhalt
Der Kurs „Verfahren für zeitabhängige Daten“ führt in Verfahren für abhängige Daten und Stichproben ein. Zunächst werden der T-Test für zwei unabhängige Stichproben und der T-Test für zwei verbundene Stichproben vorgestellt. Vor dem Hintergrund der Versuchsplanung werden Sinn und Grenzen dieser beiden Ansätze besprochen. Für mehr als zwei Meßzeitpunkte wird das Verfahren der Varianzanalyse mit Meßwiederholung vorgestellt, darin u.a. in Varianten mit nur einem Meßwiederholungsfaktor (within subjects-Faktor), einer weiteren Variante mit der Einführung in die paarweisen Vergleiche (a priori, ex post) und einer Variante mit einem Meßwiederholungsfaktor und einem Zwischengruppenfaktor (between subjects-Faktor). Die diversen Voraussetzungstests (u.a. Mauchly, Box und Levene) werden erläutert. Abschließend werden weitere Aspekte vorgestellt, z.B. Interpretation im Rahmen der Versuchsplanung, Quadratsummen (Typen), Alphakorrektur sowie Kontraste. Die Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen Beispielen geübt.

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Dauer
1 Einheit

Daten-Management

Inhalt
Auf Datensatz-Ebene

Daten können erst nach einer angemessenen Aufbereitung bzw. Transformation ausgewertet werden. Professionelles Daten-Management ist genauso wichtig und nicht selten komplexer als die eigentliche Analyse der Daten. In diesem Kurs lernen Sie zahlreiche Möglichkeiten, Tipps und Tricks kennen, Ihre Daten für grafische, deskriptive, oder statistische Analysen vorzubereiten. Viele Optionen sind in der Maussteuerung umständlicher oder gar nicht verfügbar.

Auf Variablen-Ebene

Transponieren, Dateien einlesen (einfach, gruppiert, genestet), Dateien zusammenfügen (Fälle bzw. Variablen Fälle aus identisch strukturierten Datensätzen), Daten aggregieren, Dateien aufteilen, mehrere Möglichkeiten des Bildens von Subsets (u.a. gezielte Fälle, Zufall, alphanumerische oder numerische Filter), Indexe bilden, Datensätze umstrukturieren, uvam.

Analyse von Mehrfachantworten

Definieren neuer bzw. Ändern bereits vorhandener Namen und Labels, Ändern numerischer oder alphanumerischer Variablen in eine, dieselbe oder mehrere, neue Variablen, die Berechnung von neuen Variablen, Zählen des Auftretens bestimmter Werte, Umkodieren von Werten, Gewichten von Fällen, Extrahieren von Datumsvariablen aus Stringvariablen, Umbenennen zahlreicher Variablennamen (Präfixe), Arbeit mit Datumsvariablen, Arbeit mit Missings, erste SPSS Makros, uvam.

Analyse von freien Textangaben

Besonders herauszuheben sind die Einführungen in die Analyse von Mehrfachantworten und die Analyse von freien Textangaben. Vorgestellt und geübt werden unterschiedliche Ansätze, Mehrfachantworten deskriptiv und grafisch auszuwerten. Für freie Textangaben werden gleich mehrere Analysemöglichkeiten vorgestellt, u.a. für Strings auf mehrere Variablen verteilt, die Analyse einer oder mehrerer Textangaben, oder z.B. die Analyse von Textangaben mit auch über 255 Zeichen Länge, was besonders für die Analyse von umfangreichen Textangaben eine große Hilfe sein kann.

Daten-Management für Datums- und Zeitangaben

Der Arbeit mit Datums- und Zeitangaben wird mittels eines eigenen Kursteiles besondere Aufmerksamkeit gewidmet, da mit der Analyse, Formatierung und Konvertierung von Datums- und Zeitangaben erfahrungsgemäß oft besondere Schwierigkeiten einhergehen. Vorgestellte Anwendungszusammenhänge sind u.a. Hintergrund und Besonderheiten von Datums- und Zeitangaben (u.a. DATA LIST und FORMATS, Einlese- und Schreibformate), arithmetische Operationen (u.a. DATE, EDATE, TIME, DATETIME), Funktionen (u.a. Zusammenfassen (u.a. DATE.DMY, DATE.YRDAY, TIME.HMS, TIME.DAYS, Konvertieren (u.a. CTIME.DAYS, CTIME.HOURS, CTIME.MINUTES, und Extrahieren (u.a. XDATE.MDAY, XDATE.MONTH, XDATE.YEAR, XDATE.WKDAY, XDATE.HOUR, XDATE.MINUTE, XDATE.SECOND, XDATE.TIME, XDATE.WEEK, XDATE.QUARTER, XDATE.TDAY bzw. XDATE.DATE), und weitere Möglichkeiten der Arbeit mit Datums- und Zeitvariablen (u.a. punktuelles Ersetzen, als Missing deklarieren, Extrahieren einer Datumsvariablen aus einer Stringvariablen uam).

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Maus + Syntax

Dauer
1-2 Einheiten, auf Wunsch auch nach Absprache.

Programmierung von Makros

Inhalt
Lernen Sie die Power von SPSS kennen! SPSS Makros erlauben vielfältige Aufgaben zu automatisieren, protokollieren und zu beschleunigen. Vorgestellt werden häufig auftretende praktische Anwendungsbereiche, in denen Sie selbst geschriebene Makros effizienzsteigernd einsetzen können, z.B. bei konditionalen Prozessen und Anweisungen, iterativen Analysen, Schleifen und auch Stringfunktionen. Diese Einführung in die Makroprogrammierung mit SPSS erläutert zunächst Makroelemente an einem einfachen Beispiel, um dann den Makrokörper bzw. die Makrodefinition (z.B. Argument und Position), den Makroaufruf und die Makroexpansion genauer vorzustellen. Anschließend werden Sie mit Namens- bzw. positionalen Argumenten und weiteren Optionen programmieren lernen. Abschließend wird ein Crashkurs (“Sieben Schritte”) zur Programmierung von Makros vorgestellt.

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Dauer
1 Einheit

Einführung in die Planung wissenschaftlicher Studien

Inhalt
Dieser Kurs führt ein in die Forschungsmethoden und Statistik im Kontext der Planung, Analyse und Qualitätssicherung von Studien auch in großem Rahmen. Angefangen von der Planung einer Studie (u.a. Protokoll, Bias, Reichweite, Einschlusskriterien und Maskierungstechniken) über Überlegungen zum Aufbau (Design- und Testarten, Fragebogenkonstruktion), Durchführung einer Studie (u.a. Arten des Monitoring) bis hin zu grundsätzlichen Überlegungen zu Datenanalyse und Qualitätssicherung (Daten, Ergebnisse).

Steuerung
Seminar

Dauer
Nach Absprache

Datenqualität

Inhalt
Datenqualität kommt vor Analysequalität. Dieser Kurs führt ein in die Maßnahmen zur Sicherung einer optimalen Datenqualität in den am häufigsten auftretenden Problembereichen Vollständigkeit, Einheitlichkeit, Doppelte, Missings, Ausreißer und Plausibilität. Vorgestellt werden Techniken, die die Vollständigkeit und Einheitlichkeit von Datensätzen, Variablen und Werten gewährleisten. Sie lernen die Art und Anzahl von doppelten Fällen zu identifizieren, wie auch doppelte Datenzeilen aus Datensätzen zu filtern und separat zu analysieren. Sie lernen mehrere Methoden des Ersetzens von Missings kennen, u.a. logischer Ansatz, univariate Imputation (Mean Substitution), Hot deck, Regression, Erwartung-Maximierung (SPSS Missing Value Analysis, MVA). Univariate bzw. multivariate Ausreißer und Plausibilität lernen Sie identifizieren, evaluieren und zu optimieren, bis hin zur Arbeit mit mehreren Datensätzen (z.B. Vergleich zweier Datensätze).

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Maus + Syntax

Dauer
1½-2 Einheiten

Buchung

Inhalte

Sie haben die Möglichkeit, sich aus den angegebenen Einheiten den Inhalt der Kurse auf Ihre Anforderungen vor Ort hin maßzuschneidern. Sie buchen also nur das, was Sie wirklich brauchen.

Teilnehmerzahl und Termine

Die Anzahl der Teilnehmer bestimmen Sie, ebenfalls die Termine der Kurse. Die jeweiligen Kurstermine können Sie frei festlegen, und somit auf Ihre Anforderungen vor Ort abstimmen.

Kursarten, Ort und Dauer

Die Kurse finden in der Regel bei Ihnen vor Ort als Inhouse-Training statt, sei es in Deutschland, Österreich oder in der Schweiz. Ihre Vorteile sind eingesparte Reise- und Übernachtungskosten und kürzere Abwesenheit vom Arbeitsplatz für Ihre MitarbeiterInnen, und ein effektiveres Lernen, weil es in der gewohnten (Rechner)Umgebung stattfindet. Ein Kurstag geht in der Regel von 10.00 bis 17.30. Anpassungen auf Anforderungen vor Ort gerne nach Absprache. Inhouse-Trainings sind möglich als Einzelkurse, Tageskurse, mehrtägige Kurse, oder mehrere Blöcke übers Jahr verteilt. Konditionen für Outhouse-, Crash- oder Wochenendkurse, wie auch Kurse für privat (Einzelpersonen oder Gruppen) gerne auf Anfrage.

Materialien

Alle Kursteilnehmer erhalten zu jedem Kurs umfangreiche Materialien, die im Kurspreis enthalten sind.Diese eigens entwickelten Unterlagen enthalten Einführungen in methodische Grundlagen, verständliche Erläuterungen, unzählige Beispiele, Syntax, und kommentierte Ergebnisse bzw. erschöpfend zusammengestellte Voraussetzungen der jeweiligen Verfahren. Bei hoher Verständlichkeit und klarer Struktur sind die Skripte von methodischer Professionalität. Mehrere auf diesen Materialien aufbauende SPSS Bücher erschienen mittlerweile auch bei Oldenbourg (München) bzw. Springer (Heidelberg). Alle Kursteilnehmer erhalten eine Teilnahmebescheinigung, die die erworbenen Qualifikationen hervorhebt.

An- und Abmeldung

Unsere Kurse sind gut und gefragt. Wir bitten daher um rechtzeitige Buchung. Termine werden in der Reihe des Eingangs reserviert. Absagen sind grundsätzlich schriftlich vorzunehmen. Bei einem Rücktritt bis zwei Wochen vor Trainingsbeginn entstehen keine Kosten. Bei späterer Absage bzw. Nichterscheinen ist die volle Teilnahmegebühr zu begleichen.

Preise und Rabatte

Die Kurskosten verstehen sich als eine Kombination aus Mindestbuchung und Staffelpreisen: Ein SPSS Kurstag für 2 Personen kostet zusammen CHF 900 zzgl. MWSt. ggf. zzgl. Reisespesen (u.U. ist eine Steuerbefreiung möglich). Jede weitere TeilnehmerIn zahlt reduzierte Kurskosten. Wenn Sie mehrere Kurse buchen, kommen wir Ihnen zusätzlich mit reduzierten Kursgebühren entgegen. Je mehr Teilnehmer Sie sind bzw. je mehr Kurse Sie buchen, desto geringer werden die Kosten der einzelnen Kosten. Für Universitäten, Fachhochschulen, und andere Einrichtungen der Länder gerne auch Abrechnung über Lehraufträge.

Sie haben noch Fragen? Wir stehen gerne zu Ihrer Verfügung.

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Wir stehen gerne zu Ihrer Verfügung.

Unser Angebot

Clusteranalyse mit SPSS: Mit Faktorenanalyse