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LimeSurvey - Anwendertraining Teil 1 (Grundlagen)

Das Gesundheits- und Sozialwesen in Deutschland boomt. Begünstigt durch den demografischen Wandel steigt die Nachfrage nach Gesundheitsleistungen. Gleichzeitig nimmt der Konkurrenzdruck spürbar zu ? ob in Arztpraxen, Krankenhäusern und Kureinrichtungen, in Reha-Zentren, Pflegeheimen oder auch Kindertagesstätten und sozialen Einrichtungen. Wettbewerbsfähig bleibt auf Dauer nur, wer seine Kosten mit modernsten betriebswirtschaftlichen Methoden und ohne Qualitätsverluste optimiert. Genau hier kommen Fachwirte im Gesundheits- und Sozialwesen (IHK) ins Spiel: Sie verbinden das unverzichtbare Branchenwissen mit einem soliden ökonomischen Hintergrund.

- Marktentwicklung und Trends im Onkologie-Markt
- Abrechnung und Erstattung im ambulanten Bereich: EBM, Budgetsteuerung, ASV
- Abrechnung und Erstattung im stationären Bereich: DRG-System, NUB-Anträge
- Funktionsweise und Bedeutung der Hilfstaxe
- Herausforderungen der onkologischen Vergütung

Produktmanager:innen sind Unternehmer:innen im Unternehmen und verantwortlich für alle Fragen rund um Produkt und Produktprogramm. In diesem Training erfährst du, welche Aufgaben und Inhalte ein erfolgreiches Produktmanagement ausmachen, welche Entscheidungen und Maßnahmen du treffen musst, welche Strategien Erfolg versprechend sind und wie du Controlling zur Steuerung deines Leistungsangebots nutzt.

SharePoint - Alles für Anwender - Kompaktkurs

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

2-teiliges Management-Programm für Führungskräfte ohne formale betriebswirtschaftliche Ausbildung.

Microsoft 365 Grundlagen und Überblick

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”.  Sie erhalten eine fundierte Einführung in die wichtigsten Verfahren der Zeitreihenanalyse.

Die Zeitreihenanalyse umfasst eine Reihe statistischer Verfahren, die mit verschiedenen Ansätzen für verschiedene Anforderungen entwickelt wurden und sich gegenseitig ergänzen. Zeitreihen können einer Eigendynamik, zyklischen Schwankungen (wie der Saisonalität der Jahreszeiten) und den Einflüssen anderer Variablen unterliegen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie das richtige Verfahren auswählen und ein Modell für Ihre Zeitreihen entwickeln, das Ihre Daten am besten erklärt. Für kurzfristige Voraussagen eignen sich exponentielle Prognosemodelle (State-Space-Modelle) und für langfristige Prognosen die Zeitregression und die ARIMA-Modellierung.

Da die Zeitreihenregression eine Weiterentwicklung eines linearen Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).