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!

Lernen Sie in diesem zweitägigen Kurs, wie Sie mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) optimale Ergebnisse mit minimalem Aufwand erzielen. Die Methode hilft Ihnen, mit möglichst wenigen Experimenten statistische Zusammenhänge zu erkennen und präzise Modelle zu erstellen. Was Sie in diesem Kurs lernen: ✅ Grundlagen der statistischen Versuchsplanung (DoE) – Effiziente Methoden zur Versuchsdurchführung und Analyse ✅ Zweistufige Experimente – Einfache, aber leistungsstarke Testverfahren für fundierte Entscheidungen ✅ Block-Faktoren & Screening-Pläne – Identifizieren Sie die wichtigsten Einflussgrößen und analysieren Sie Wechselwirkungen ✅ Statistische Auswertung – Beurteilung der Konfidenz Ihrer Ergebnisse mit praxisnahen Methoden ✅ Praktische Anwendung mit Design-Expert® – Erstellen und analysieren Sie Versuchspläne Schritt für Schritt Mit vielen praxisnahen Beispielen und der Software Design-Expert® gewinnen Sie tiefgehende Einblicke in effiziente experimentelle Methoden. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Versuchsplanung optimieren! Kurs: Einführung in die statistische Versuchsplanung (DoE) mit Design-Expert® Lernen Sie in diesem zweitägigen Kurs, wie Sie mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) effiziente und fundierte Experimente durchführen. Der Kurs bietet eine praxisnahe Einführung in die Erstellung, Analyse und Optimierung von Versuchsplänen. Inhalte des Kurses: 📌 Zweistufige faktorielle Versuchspläne – Erstellen und analysieren Sie faktoriell aufgebaute Versuche für fundierte Erkenntnisse 📌 Weiterentwicklung faktorieller Pläne – Erhöhen Sie die Effizienz und Aussagekraft Ihrer Experimente 📌 Transformationen in Regressionsmodellen – Optimieren Sie Modelle durch angepasste Daten 📌 Blockfaktoren in Design und Auswertung – Strukturieren und verfeinern Sie Ihre Versuchspläne 📌 Teilfaktorielle Versuchspläne – Reduzieren Sie den Versuchsaufwand, ohne auf relevante Erkenntnisse zu verzichten 📌 Versuchspläne erweitern – Fügen Sie systematisch zusätzliche Experimente hinzu 📌 Grafische & statistische Auswertung – Nutzen Sie Diagramme und statistische Kennzahlen, um Ergebnisse optimal zu interpretieren Voraussetzungen: 🧠 Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich, aber keine Voraussetzung – statistische Grundlagen werden im Kurs vermittelt. 👨‍🏫 Profitieren Sie von Expertenwissen und lernen Sie, wie Sie mit Design-Expert® Ihre Versuchsplanung auf das nächste Level heben!

Kurs: Versuchsplanung für Mischungsexperimente mit Design-Expert® In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie, statistische Versuchsplanung speziell für Mischungsversuche anzuwenden. Klassische Versuchspläne sind für Rezeptur- und Mischungsoptimierung ungeeignet – stattdessen werden Mischungspläne (Mixture Designs) benötigt. Dieser Kurs vermittelt Ihnen umfassendes Wissen zu leistungsstarken Mischungsversuchsplänen, von der Erstellung über die grafische Auswertung bis hin zur Optimierung von Rezepturen. Sie arbeiten mit der Software Design-Expert®, um Mischungsdesigns effizient zu erstellen und zu analysieren. Warum Mischungsexperimente? 🔹 Optimierung von Rezepturen mit mehreren Komponenten 🔹 Spezialisierte Mischungsdesigns für realistische Formulierungen 🔹 Statistische & grafische Analysemethoden für präzise Auswertungen 🔹 Praktische Umsetzung in Design-Expert® mit realen Beispielen Kursinhalte: ✅ Erstellung & Analyse von Simplex Designs ✅ Auswahl geeigneter Mischungsdesigns & Modelle ✅ Contour Plots in der triangulären experimentellen Region generieren ✅ Mischungsdesigns mit Nebenbedingungen erstellen ✅ Optimierung von Produktzusammensetzungen & Rezepturen ✅ Bewertung der Design-Qualität & Erweiterung von Designs ✅ Erstellung von Konturdiagrammen & Traceplots für detaillierte Analysen Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen – idealerweise auf dem Niveau des Kurses „Einführung in die Versuchsplanung mit Design-Expert®“. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Rezepturoptimierung auf das nächste Level bringen!

Zweitägiger Kurs: Prozess- und Produktoptimierung mit der Response-Surface-Methodik (RSM) Lernen Sie in diesem intensiven zweitägigen Kurs, wie Sie mit der Response-Surface-Methodik (RSM) Prozesse und Produkte effizient optimieren. Diese Methode geht über faktorielle Versuchspläne hinaus und ermöglicht die bestmögliche Einstellung von Einflussfaktoren, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Warum Response-Surface-Methodik (RSM)? 🔹 Ideal für komplexe Optimierungsaufgaben, bei denen faktorielle Versuchspläne nicht ausreichen 🔹 Bestimmen Sie optimale Faktoreinstellungen für Produkt- und Prozessoptimierung 🔹 Erstellen Sie Modelle für Wirkungsflächen zur Durchführung von Simulationen und Definition von Prozessfenstern 🔹 Nutzen Sie die Software Design-Expert®, um RSM-Designs einfach und effizient zu erstellen Kursinhalte: ✅ Erweiterung faktorieller Versuchspläne durch Mittelpunktsversuche ✅ Erstellung von RSM-Versuchsplänen wie Zentral-zusammengesetzte Designs (CCD) & Box-Behnken-Designs ✅ Auswahl geeigneter Regressionsmodelle für präzise Analysen ✅ Bestimmung robuster Rechenbedingungen zur Verbesserung der Prozessstabilität ✅ Optimierung mehrerer Zielgrößen gleichzeitig für umfassende Ergebnisse ✅ Bewertung der Qualität von Versuchsplänen zur Sicherstellung belastbarer Daten Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Statistik und Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen sind hilfreich – idealerweise auf dem Niveau des Kurses „Einführung in die Versuchsplanung mit Design-Expert®“. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Optimierungsfähigkeiten auf das nächste Level heben!

Kurs: Quality by Design (QbD) – Statistische Versuchsplanung für pharmazeutische Prozesse Quality by Design (QbD) ist die von der FDA empfohlene Methode zur Entwicklung und Optimierung pharmazeutischer Produkte und Prozesse. Die zentrale Idee besteht darin, Faktor-Spaces zu definieren, innerhalb derer eine konsistente Produktqualität sichergestellt wird. Sobald ein Design-Space von den Behörden genehmigt ist, kann der Prozess innerhalb dieser Grenzen angepasst werden, ohne dass eine erneute Zulassung erforderlich ist. Diese Methodik bietet neue Flexibilität in der Produktion pharmazeutischer Produkte und Medizinprodukte und reduziert regulatorische Hürden. Was Sie in diesem Kurs lernen: 📌 Grundlagen von Quality by Design (QbD) & Design of Experiments (DoE) 📌 Statistische Werkzeuge: Hypothesentests & Regressionsanalyse 📌 Screening Designs: Wichtige Faktoren effizient identifizieren 📌 Response-Surface Designs: Definition und Optimierung von Design-Spaces 📌 Validierung von Design-Spaces für die behördliche Zulassung 📌 Praktische Umsetzung mit der Software Design-Expert® Im Kurs wird ein kompletter QbD-Zyklus anhand von FDA-Beispielen nachvollzogen und mit Design-Expert® statistisch modelliert. Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Design-Expert® sind vorteilhaft. 📌 Kenntnisse in Regressionsanalyse und Hypothesentests sind hilfreich, aber nicht erforderlich. 🕒 Kursdauer: 3 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre pharmazeutische Entwicklung optimieren!

Kurs: Einführung in Ökonometrie und Zeitreihenanalyse mit EViews Dieser zweitägige Kurs führt Sie in die Ökonometrie und Zeitreihenanalyse ein und zeigt Ihnen, wie Sie ökonomische Fragestellungen mit statistischen Methoden beantworten können. Ökonometrie stellt eine Schlüsseltechnologie zur Beantwortung wirtschaftlicher Probleme dar, indem sie ökonomische Theorien mit statistischen Modellen und Datensätzen kombiniert. Mit den erlernten Methoden können Sie Simulationen und Prognosen für ökonomische Analysen erstellen. Im Kurs liegt der Schwerpunkt auf dem linearen Regressionsmodell und der Zeitreihenanalyse. Sie werden die Statistik-Software EViews kennenlernen, die speziell für ökonometrische Modelle und Zeitreihenanalysen entwickelt wurde und schnell erlernbar ist. Kursinhalte: 📊 Einführung in die Software EViews – grundlegende Funktionen 📊 Ökonometrische Fragestellungen mit statistischen Hypothesentests beantworten 📊 Einfache, multiple und nichtlineare Regressionen durchführen 📊 Voraussetzungen der Analyse prüfen 📊 Stationäre Zeitreihenmodelle aufstellen und analysieren 📊 Erstellung von Simulationen und Prognosen mit ökonometrischen Modellen Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse der Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. 📌 Keine Vorkenntnisse in EViews nötig. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Kenntnisse in Ökonometrie und Zeitreihenanalyse mit EViews vertiefen!

Vom Einlesen von Daten über das Ersetzen von Menüpunkten durch Programme bis hin zu den klassischen Elementen einer Programmiersprache – z.B. Schleifen oder den Umgang mit Vektoren und Matrizen – dieser Kurs bietet einen einfachen und praxisorientierten Einstieg in die Programmierung mit EViews. Sie lernen, wie Sie die Programmiersprache in EViews für die Durchführung von Datenanalysen, Modellerstellung und Prognosen nutzen können. Der Kurs ist ideal für alle, die ihre Fähigkeiten in der Datenbearbeitung und Ökonometrie-Analyse mit EViews vertiefen möchten. Kursinhalte: 📊 EViews-Programmierumgebung kennenlernen – Einführung in die Software und die Programmiersprache 📊 EViews-Skripte erstellen – Automatisierung von Datenanalysen und Modellen 📊 Datenimporte und -exporte – Arbeiten mit externen Datensätzen und Integration von Ergebnissen 📊 Schleifen und Bedingungen – Nutzung von Schleifen und Bedingungsabfragen in der Programmierung 📊 Fehlerbehandlung – Tipps zur Fehleranalyse und Behebung von Problemen in Programmen 📊 Makros und Funktionen – Erstellung und Nutzung von benutzerdefinierten Funktionen und Makros zur Modellierung 📊 Prognosemodelle programmieren – Erstellen von Zeitreihen- und ökonometrischen Prognosemodellen Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Statistik und Ökonometrie 📌 Keine Programmierkenntnisse erforderlich, der Kurs richtet sich an Einsteiger in die Programmierung mit EViews 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Programmierkenntnisse in EViews erweitern!

Kurs: Fortgeschrittene Zeitreihenanalyse mit EViews In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie fortgeschrittene Modelle zur Modellierung von Zeitreihen und deren Anwendung in der Ökonometrie kennen. Sie werden befähigt, dynamische Modelle, Mehrgleichungsmodelle, sowie finanzmarktspezifische Modelle wie ARCH und GARCH zu verstehen und anzuwenden. Kursinhalte: 📊 Wiederholung der Zeitreihenanalyse – Grundlegende Modelle und Techniken der Zeitreihenanalyse in der Ökonometrie 📊 AR, MA, ARMA und ARIMA Modelle – Aufbau und Anwendung der klassischen Zeitreihenmodelle 📊 ARDL-Modelle – Dynamische Regressionsmodelle und ihre Nutzung zur Analyse langfristiger Beziehungen 📊 Mehrgleichungsmodelle – Darstellung von Wechselwirkungen zwischen mehreren Variablen in einem Modell 📊 VAR (Vector Autoregressive) und VEC (Vector Error Correction) Modelle – Multivariate Zeitreihenanalyse zur Modellierung komplexer wirtschaftlicher Beziehungen 📊 ARCH und GARCH Modelle – Modelle zur Analyse der Volatilität und der Zeitabhängigkeit in Finanzmärkten Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in statistischen Hypothesentests und linearer Regression 📌 Kenntnisse in der Bedienung von EViews, wie sie im Kurs „Einführung in die Ökonometrie mit EViews“ vermittelt werden 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihr Wissen in der Zeitreihenanalyse mit EViews vertiefen!

Kurs: Einführung in GraphPad Prism – Grundlagen der Datenanalyse für Einsteiger In dieser zweitägigen Schulung erhalten Sie eine solide Grundlage für die Arbeit mit GraphPad Prism, einem der führenden Tools für Datenanalyse und Visualisierung in der biomedizinischen Forschung. Sie lernen den kompletten Ablauf einer Datenanalyse, von der Datenaufnahme bis hin zur Interpretation der Ergebnisse. Dieser Kurs ist ideal für Einsteiger, die noch keine Erfahrung mit PRISM haben, sowie für Fortgeschrittene, die ihr Wissen auffrischen möchten. Nach dem Kurs können Sie die PRISM-Arbeitsumgebung sicher nutzen und Datenanalysen selbstständig durchführen. Sie werden in der Lage sein, wichtige Kennzahlen der Analyse zu identifizieren und zu interpretieren. Kursinhalte: Tag 1: Grundlagen von GraphPad Prism 📊 PRISM Benutzerschnittstelle und Projekttypen 📊 Datenhandling in PRISM: Formate, Eingabe und Import von Daten 📊 Deskriptive Statistik: Tabellen und grundlegende Auswertungen 📊 Graphen erstellen und gestalten: Verschiedene Diagrammtypen wie Balkendiagramme, Streudiagramme, Boxplots und Kaplan-Meier-Grafiken 📊 Graphen für verbundene Stichproben (Vorher-Nachher, Repeated Measure Graphs) 📊 Visualisierung der Streuung in Graphen: Fehlerbalken, Standardabweichung (SD), Konfidenzintervalle (CI) 📊 Exportieren von Ergebnissen: Graphen und Layouts in PowerPoint und Word exportieren Tag 2: Statistische Auswertungen mit GraphPad Prism 📊 Mittelwertvergleiche: Durchführung von T-Tests, One-Way-ANOVA und Nichtparametrischen Tests 📊 Post-Tests: Auswahl und Durchführung 📊 XY-Projekte: Erstellung von Dosis-Wirkungs-Kurven, Durchführung von Regressionen und Interpretation der Ergebnisse 📊 Verwendung von Post-Tests und statistischen Tools in GraphPad Prism Voraussetzungen: Keine Vorkenntnisse erforderlich – der Kurs ist ideal für Einsteiger und alle, die eine Auffrischung benötigen. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Analysefähigkeiten mit GraphPad Prism verbessern!

Kurs: Mittelwertvergleiche mit GraphPad Prism – Aufbaukurs für fortgeschrittene Anwender In diesem zweitägigen Aufbaukurs erweitern Sie Ihre GraphPad Prism-Kenntnisse und lernen die fortgeschrittenen Methoden des Mittelwertvergleichs. Der Kurs konzentriert sich auf die in GraphPad Prism implementierten statistischen Methoden wie t-Test, ANOVA, Kruskal-Wallis, Normalverteilung und Post-Tests. Sie lernen, wie man diese Methoden anwendet, interpretiert und auf Ihre eigenen Daten anwendet. Der Kurs vermittelt Ihnen detailliertes Wissen zu paired und unpaired Testmethoden sowie zur Varianzhomogenität. Dieser Kurs baut auf den Inhalten des GraphPad Prism Einführungskurses auf. Es ist notwendig, dass Sie die Software grundsätzlich bedienen können. Das erforderliche Wissen erwerben Sie durch die Teilnahme am Kurs „GraphPad Prism - Einführung“. Grundlegende statistische Kenntnisse im Bereich Mittelwertvergleiche werden ebenfalls vermittelt. Kursinhalte: 📊 Statistische Grundlagen Mittelwertvergleiche 📊 Sicherer Umgang mit der Prism-Oberfläche – Mittelwertvergleichsprojekte (Dateneingabe und -import) 📊 Durchführen von „Column"-Projekten 📊 One Sample T-Test 📊 T-Test und One-Way-ANOVA für unabhängige und gepaarte Stichproben 📊 Nichtparametrische Tests für unabhängige und gepaarte Stichproben 📊 Post-Tests nach Mittelwertvergleichen 📊 Durchführen von „Grouped"-Projekten 📊 Two-Way-ANOVA für unabhängige und gepaarte Stichproben 📊 Post-Tests für Zwei-Wege-ANOVA 📊 Sicherer Umgang mit Graphentypen und Gestaltung von Graphen bei Mittelwertvergleichen 📊 Interpretation statistischer Kennzahlen und Zusammenfassung der Ergebnisse in Layouts Voraussetzungen: 📌 Dieser Kurs baut auf dem Kurs "Einführung in die Datenanalyse mit GraphPad Prism" auf. 📌 Grundkenntnisse in der Bedienung von GraphPad Prism sowie grundlegende statistische Kenntnisse sind erforderlich. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Fähigkeiten in der Mittelwertanalyse mit GraphPad Prism vertiefen!

Kurs: Regressionsanalyse mit GraphPad Prism – Aufbaukurs für fortgeschrittene Anwender In diesem 2-tägigen Aufbaukurs erweitern Sie Ihre Kenntnisse in der Regressionsanalyse mit GraphPad Prism. Der Kurs konzentriert sich auf lineare und nichtlineare Regression, die in der Analyse biologischer und medizinischer Daten eingesetzt werden. Sie lernen, wie Sie Dosis-Wirkung-Kurven, Enzymkinetik und Modellvergleich mit GraphPad Prism analysieren und interpretieren. Der Kurs vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse in Residuenanalyse, Kleinste-Quadrate-Methode, Modellanpassung und globaler Fit. Kursinhalte: 📊 Statistische Grundlagen der Regression – Einführung in lineare und nichtlineare Modelle 📊 Sicherer Umgang mit der Prism-Oberfläche – Durchführung von Regressionsprojekten (Dateneingabe und -import) 📊 Lineare Regression – Durchführung und Interpretation von einfachen linearen Regressionsmodellen 📊 Nichtlineare Regression – Anwendung und Anpassung nichtlinearer Modelle in Prism 📊 Datenvisualisierung – Darstellung von Regressionsdaten in GraphPad Prism 📊 Graphen und Diagramme – Erstellung und Interpretation von Regressionsgrafiken 📊 Statistische Kennzahlen – Interpretation der Regressionsstatistik und Ergebnisse für Ihre Analyse Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in der Bedienung von GraphPad Prism 📌 Statistische Kenntnisse im Bereich Regression sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Fähigkeiten in der Regressionsanalyse mit GraphPad Prism vertiefen!

Kurs: Klassische Versuchsplanung mit JMP In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie die klassischen Methoden der statistischen Versuchsplanung kennen. Ziel der Versuchsplanung ist es, mit einer minimalen Anzahl an Versuchen experimentelle Fragestellungen effizient zu beantworten. Sie erfahren, wie Sie faktorielle und teilfaktorielle Designs verwenden, um relevante Faktoren zu identifizieren und die besten experimentellen Bedingungen zu bestimmen. Kursinhalte: 📊 Grundlagen der statistischen Versuchsplanung – Konzepte und Methoden zur effizienten Gestaltung von Experimenten 📊 Randomisierung, Wiederholung und Blockbildung – Richtige Anwendung dieser Techniken in Experimenten 📊 Vollfaktorielle und teilfaktorielle Designs – Erstellung und Analyse von Screening-Plänen zur Identifizierung relevanter Faktoren 📊 Screening-Designs – Bestimmung der wichtigsten Einflussfaktoren auf die Ergebnisse 📊 Response-Surface-Designs – Optimierung und Visualisierung der Wirkungsflächen für die Modellierung komplexer Zusammenhänge 📊 Benutzerdefinierte Versuchspläne – Anpassen von Versuchsplänen an spezifische Anforderungen und Fragestellungen Voraussetzungen: 📌 Kenntnisse in der Bedienung von JMP 📌 Grundlegendes Verständnis von statistischen Hypothesentests, ANOVA und Regression 📌 Die notwendigen Inhalte können in den Kursen „Explorative Datenanalyse mit JMP“ sowie „ANOVA und Regression mit JMP“ erlernt werden 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Melden Sie sich jetzt an und lernen Sie, wie Sie mit der statistischen Versuchsplanung den Erfolg Ihrer Experimente maximieren!

Kurs: Einführung in JMP – Grafische Datenanalyse und Explorative Datenanalyse (EDA) In diesem eintägigen Kurs erhalten Sie eine Einführung in JMP, die leistungsstarke Software zur grafischen Datenanalyse. Sie lernen, explorative Datenanalysen (EDA) durchzuführen und Muster in Ihren Daten zu identifizieren. Der Kurs vermittelt Ihnen nicht nur, wie Sie die Benutzeroberfläche von JMP mit ihren Menüs, Dialogen und Reports bedienen, sondern auch Techniken des Datenmanagements wie Import, Export und Transponierung. Zusätzlich erfahren Sie, wie Sie deskriptive Statistiken erstellen und interpretieren sowie Ihre Ergebnisse anschaulich präsentieren. Kursinhalte: 📊 Datenimport – Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen in JMP 📊 Software-Navigation – Effiziente Nutzung der Benutzeroberfläche, Menüs und Reports 📊 Datenmanagement – Arbeiten mit Spalten- und Zeilenmenüs, Daten transponieren und organisieren 📊 Deskriptive Statistiken – Erstellung und Interpretation grundlegender statistischer Kennzahlen 📊 Grafische Datenanalyse – Durchführung von EDA-Techniken zur Mustererkennung in den Daten 📊 Ergebnispräsentation – Exportieren der Analyseergebnisse und Erstellen von Berichten Voraussetzungen: 📌 Keine Vorkenntnisse erforderlich 🕒 Kursdauer: 1 Tag 🔹 Jetzt anmelden und starten Sie Ihre Reise in die Welt der Datenanalyse mit JMP!

Kurs: Einführung in JMP Skriptprogrammierung (JSL) – Automatisierung und Anpassung von Prozeduren In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie, wie Sie mit der JMP Skriptsprache (JSL) Routineprozeduren automatisieren, neue Prozeduren erstellen und Berichte anpassen. Sie erhalten eine Einführung in JSL, um die Funktionalität von JMP an Ihre spezifischen Unternehmens- oder Forschungsbedürfnisse anzupassen. Sie lernen, wie Sie Skripte erstellen und speichern, komplexe Datenoperationen durchführen und benutzerdefinierte Analyse- und Berichtsfunktionen entwickeln können. Kursinhalte: 🔧 Skripting-Konzepte – Einführung in die JMP Skriptsprache (JSL) und ihre Anwendungen 🔧 Objektorientierter Ansatz – Wie man JSL für komplexe Aufgaben verwendet 🔧 Speichern von Skripten im Table Panel – Automatisierung von Routineprozeduren 🔧 JSL Building Blocks – Operatoren, Listen, Ausdrücke und grundlegende Konzepte 🔧 Visueller JSL-Stil – Lesen, Interpretieren und Verstehen von JSL-Code 🔧 Funktionen – Arbeiten mit For-Schleifen, If-Bedingungen, und weiteren Funktionen 🔧 Erstellung von Skripten für Datentabellen und Plattformen – Tabellen erstellen, Spaltenmodifikationen vornehmen, Skripte für benutzerdefinierte Plattformen und Fenster entwickeln 🔧 Dialog- und Listenfelder – Erstellen von Benutzeroberflächen für die Dateninteraktion 🔧 Packaging-Skripte – Generische Argumente und die Erstellung wiederverwendbarer Skripte Voraussetzungen: 📌 Erfahrung mit JMP (z. B. durch den Kurs "JMP - Einführung") 📌 Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Fähigkeiten in der Automatisierung und Anpassung von JMP-Prozeduren erweitern!

Kurs: Varianzanalyse und Regression – Einführung in Datenanalysemethoden In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie die zwei wichtigsten Methoden der Datenanalyse: Varianzanalyse (ANOVA) und Regression. Sie erwerben das notwendige Wissen, um Daten mit stetigen Zielgrößen zu analysieren, sei es durch den Vergleich von Mittelwerten oder durch die Modellierung von Zusammenhängen zwischen Variablen. Zu Beginn des Kurses werden die Grundlagen der deskriptiven Statistik, der explorativen Datenanalyse und der statistischen Hypothesentests behandelt. Anschließend liegt der Fokus auf Methoden zum Mittelwertvergleich, angefangen vom t-Test bis hin zur einfaktoriellen und mehrfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA). Im zweiten Teil des Kurses geht es um Regression. Sie lernen einfache lineare Regression, nichtlineare Regression sowie multiple Regression und wie man die Voraussetzungen für diese Modelle überprüft. Kursinhalte: 🔎 Explorative Datenanalyse – Erste Analyse und Visualisierung von Daten 🔎 Hypothesentests aufstellen und verstehen – Den richtigen Test wählen und interpretieren 🔎 t-Tests durchführen – Einfache, paarweise und unabhängige t-Tests 🔎 Varianzanalyse (ANOVA) – Einfaktorielle und mehrfaktorielle ANOVA analysieren und interpretieren 🔎 Regressionsanalyse – Einfache und multiple Regression durchführen und diagnostizieren 🔎 Prüfung der Voraussetzungen – Modelle validieren und Interpretationen festigen Voraussetzungen: 📌 Grundlegende Erfahrung mit JMP ist erforderlich. Die nötigen Kenntnisse können Sie im Kurs Explorative Datenanalyse mit JMP erwerben. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse mit Varianzanalyse und Regression vertiefen!

Kurs: Einführung in Statistische Analysen mit R In diesem zweitägigen Kurs erwerben Sie die nötigen Fähigkeiten, um statistische Analysen mit R durchzuführen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die R und R-Studio kennenlernen möchten und praktische Fähigkeiten für die Datenanalyse entwickeln wollen. Zu Beginn des Kurses erhalten Sie eine Einführung in die Grundlagen von R und R-Studio. Sie lernen den Datenimport aus verschiedenen Formaten wie Excel, Textdateien und Datenbanken. Außerdem wird das Datenmanagement mit dplyr behandelt, damit Sie Daten effektiv bearbeiten und analysieren können. Sie erhalten auch eine Einführung in die verschiedenen Hilfefunktionen von R, die Ihnen helfen, sich im R-Umfeld schnell zurechtzufinden. Im zweiten Teil des Kurses liegt der Fokus auf der deskriptiven Statistik in R. Sie lernen, wie Sie Übersichtstabellen (Pivot-Tabellen) erstellen und veröffentlichen können. Zudem wird Ihnen das mächtige Grafikpaket ggplot2 vorgestellt, mit dem Sie verschiedene Diagramme wie Balkendiagramme, Histogramme, Scatterplots und viele weitere Grafiken erstellen und exportieren können. Alle im Kurs verwendeten Werkzeuge und Pakete sind kostenlos und größtenteils als Open Source verfügbar. Kursinhalte: 🔹 Einführung in R und R-Studio – Grundlegende Arbeitsweise mit R 🔹 Datenimport – Arbeiten mit Excel, Textdateien und Datenbanken 🔹 Datenmanagement mit dplyr – Effizientes Verarbeiten von Daten 🔹 Deskriptive Statistik mit dplyr – Datenübersicht und Analyse 🔹 Grafikerstellung mit ggplot2 – Balkendiagramme, Histogramme, Scatterplots und mehr Voraussetzungen: 📌 Keine Vorkenntnisse erforderlich – Der Kurs richtet sich an Einsteiger. 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Fähigkeiten in der statistischen Analyse mit R ausbauen!