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Datenmanipulation und Verarbeitung  kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.

Da Sie alle viel zu tun haben, dauert dieses Seminar bewusst nur einen Tag. Neben den Smombies auf der einen und den Skeptikern auf der anderen Seite, gibt es die Erwartung, dass wir auch in diesem Bereich lernen werden, mit Informationen und Medien vernünftig umzugehen. Das Seminar bietet Ihnen neben vielen ganz konkreten Tipps mit dem AEM Konzept, ein Messinstrument, mit dem Sie zu jedem Zeitpunkt den aktuellen Status ihrer persönlichen Belastungen durch die Informationsvielfalt messen können. Damit und mit vielen praktischen Tipps unterstützt Sie dieses Seminar dabei, den für Sie optimalen Weg zum Umgang mit Informationen zu finden.

Overview

This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques and how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

Als Teil des Risikomanagements nach ISO 31000:2018 minimiert ein strukturiertes und einheitliches Brandschutzmanagement die Betreiberrisiken im Brandschutz. Grundlage dafür sind eine qualitative und quantitative Risikobewertung, einheitliche Anforderungen an eine praxisgerechte Dokumentation sowie eine strukturierte betriebliche Organisation von Verantwortungen und Zuständigkeiten.

Aufgabe und Verantwortung des Brandschutzmanagers ist es, die gesetzlichen, berufsgenossenschaftlichen und versicherungsrechtlichen Pflichten im Brandschutz zu erfassen und deren rechtssichere Wahrnehmung zu organisieren. Der Brandschutzmanager entwickelt Prozessbeschreibungen, steuert die regelmäßige Kontrolle und Fristenverfolgung und lenkt die Brandschutzdokumentation im Unternehmen.

In der Qualifizierung zum Brandschutzmanager erlernen die Teilnehmer die Anforderungen an eine rechtssichere Brandschutzorganisation, üben anhand von Praxisbeispielen die Abbildung von Brandschutzaufgaben in Prozessen und erhalten wertvolle Hinweise zur Einführung und Umsetzung eines Brandschutzmanagements im Unternehmen. Der Fokus liegt dabei auf der Integration von Abläufen, Prozessen und Entscheidungen im betrieblichen Brandschutz in bestehende Managementsysteme.

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”).

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”).