Statistik Grundlagen Deskriptive Statistik, statistische Kennzahlen Statistische Graphik Was ist eine gute Graphik? Balkendiagramme, Fehlerbalken und Dosis-Response Kurven Statistisches Testen, Aufstellen von Hypothesen Einfacher t-Test ANOVA (Varianzanalyse), Repeated Measures Nichtparametrische Verfahren wie z.B. Mann-Whitney-U-, Kruskal-Wallis- Wilcoxon- und Friedman-Test lineare und nichtlineare Regressionsanalyse einschließlich Dosis-Wirkungs-Kurven Datentransformation und Residuenanalyse (Varianzhomogenität, Normalverteilung und Lack-of-Fit) Anlage von Experimenten, statistische Versuchsplanung Lebensdaueranalyse Kaplan-Meier Kurven Cox- und Parametric-Survival Modell
Biometrie - Statistik für Life Science
Produktinformationen "Biometrie - Statistik für Life Science"
Kurs: Statistik für biologische und medizinische Daten – Grundlagen & Praxisanwendung
Dieser dreitägige Kurs vermittelt die Grundlagen der statistischen Auswertung biologischer und medizinischer Daten. Statt komplexer mathematischer Formeln steht die praktische Anwendung im Vordergrund. Durch praxisnahe Beispiele lernen Sie, statistische Methoden zu verstehen und sicher anzuwenden.
Der Kurs bietet einen umfassenden Überblick über statistische Analysemethoden, deren Einsatzgebiete und potenzielle Risiken – ideal für Einsteiger und Fachleute, die ihr Wissen auffrischen möchten.
Was Sie in diesem Kurs lernen:
📊 Statistik-Grundlagen: Deskriptive Statistik & Kennzahlen
📊 Statistische Grafiken richtig interpretieren: Balkendiagramme, Fehlerbalken & Dosis-Wirkungs-Kurven
📊 Hypothesentests & Signifikanzprüfungen: t-Test, ANOVA (einschließlich Repeated Measures)
📊 Nichtparametrische Verfahren: Mann-Whitney-U-Test, Kruskal-Wallis-Test, Wilcoxon-Test, Friedman-Test
📊 Regressionsanalyse: Lineare & nichtlineare Modelle inkl. Dosis-Wirkungs-Kurven
📊 Datenvalidierung: Datentransformation, Residuenanalyse (Varianzhomogenität, Normalverteilung, Lack-of-Fit)
📊 Statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE)
📊 Lebensdaueranalyse & Survival-Modelle: Kaplan-Meier-Kurven, Cox-Modell & Parametric-Survival-Modelle
Voraussetzungen:
✅ Keine Vorkenntnisse erforderlich – ideal für Einsteiger & Anwender aus der Praxis.
🕒 Kursdauer: 3 Tage
🔹 Jetzt anmelden und Statistik sicher anwenden!
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