Datenanalyse

Das Aufbereiten von Daten und die statistische Datenanalyse sind für mich nicht nur notwendige Routineaufgaben. Vielmehr sind es Tätigkeiten, die ich immer mit besonderer Freude bewältige und die maßgeblich meinen Bildungsweg prägen. Durch mein Studium und Erfahrungen als promovierter Agrarwissenschaftler (Agrarbiologie, Chemometrie) mit betriebswirtschaftlichem Zusatzstudium (Marktanalyse, Ökonometrie) kann ich statistische Sachverhalte schnell verstehen und bewerten. Zahlreiche Projekte habe ich bereits erfolgreich geleitet und publiziert. Dabei bearbeitete und bewertete ich im Rahmen der statistischen Modellierung stets Daten.

Die Validität meiner Forschungsergebnisse überprüfe ich nachweislich mithilfe Statistiksoftware, wie R und SAS, die ich zur Datenexploration und für statistische Tests einsetze. Dies wird flankiert von der steten Rezeption der interdisziplinären Literatur. Eine Übersicht über meine eigenen Beiträge zur Primärliteratur finden Sie auf dem Publons-Portal.

Ich kann Sie mit meiner statistischen Beratung unterstützen, um alle gewünschten Ziele zu realisieren. Mit Microsoft Teams kann ich ein Liveereignis erstellen, wo auch immer mein Publikum oder mein Team ansässig ist. 

1. Statistische Grundlagen

• Univariate Deskriptivstatistik

• Bivariate Deskriptivstatistik

• Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik

2. Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen

• Parametrische Verfahren

• Nonparametrische Verfahren

3. Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen

• Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse

• Mehrfaktorielle Varianzanalyse

• Mehrfachvergleichsverfahren

4. Einführung in die Versuchsplanung (DoE)

Selbstverständlich kann ich die oben genannten Themen an persönliche Bedürfnisse anpassen, damit Sie nach dem Kurs das Bonmot „Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“ besser verstehen können.

Ich freue mich schon jetzt auf die spannende Reise mit Ihnen in die Welt der angewandten Statistik. 

1. Datenqualität: Überprüfen Sie die Qualität der Daten, um sicherzustellen, dass sie vollständig, korrekt und repräsentativ sind. Überprüfen Sie auch auf Ausreißer und fehlende Werte.

2. Statistische Methoden: Wählen Sie die richtigen statistischen Methoden, um die Daten auszuwerten. Stellen Sie sicher, dass die Methoden für die Art der Daten und die Fragestellung geeignet sind. 

3. Signifikanzniveau: Legen Sie das Signifikanzniveau fest, das angibt, wie sicher Sie sein möchten, dass die Ergebnisse nicht auf Zufall beruhen. Ein typisches Signifikanzniveau ist α=0,05, was bedeutet, dass die Ergebnisse mit 95%iger Wahrscheinlichkeit nicht auf Zufall beruhen.

4. Interpretation: Interpretieren Sie die Ergebnisse sorgfältig und stellen Sie sicher, dass Sie die Ergebnisse im Kontext der Fragestellung und der Daten interpretieren.

5. Berichterstattung: Berichten Sie die Ergebnisse klar und präzise und stellen Sie sicher, dass Sie alle relevanten Informationen einschließen, einschließlich der statistischen Methoden, des Signifikanzniveaus und der Interpretation.

6. Überprüfung: Überprüfen Sie die Ergebnisse sorgfältig und lassen Sie sie von anderen Personen überprüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind.

7. Ethik: Stellen Sie sicher, dass Sie ethische Standards einhalten und die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Teilnehmer respektieren.

Indem Sie diese Punkte berücksichtigen, können Sie sicherstellen, dass Ihre statistische Datenauswertung korrekt und aussagekräftig ist.

Ich werde wichtige statistische Konzepte mithilfe von Datenanalysetools vorstellen und den Teilnehmern zeigen, wie sie diese auf reale Probleme anwenden können.

Darüber hinaus konzentriere ich mich auf Prinzipien von Techniken zur Analyse wissenschaftlicher Daten, darunter:

- Intervallschätzung und Methoden zur Analyse von Hypothesentests

- Zeitreihendaten

- Multivariate Analyse

- Experimentelles Design etc….

Unterrichtsarten:

- individuelle Prüfungsvorbereitung

- studienbegleitende, vorlesungsbegleitende Nachhilfe

- Crashkurs in Statistik Nachhilfe

- Wochenendkurs in Statistik Nachhilfe