Der Einstieg in die multivariaten Analysen mit IBM SPSS Statistics®:
Für alle, die mehr machen wollen, als nur ein paar Tabellen und Diagramme!
Agenda:
Daten multivariat auszuwerten gehört zum Handwerkszeug vieler Branchen: Data Science, Markt- und Meinungsforschung, Health Care, Pharma, Controlling, Business Analysis und Intelligence sind nur einige davon.
Der Kurs vermittelt die Grundfertigkeiten in den gängigsten Verfahren zur Analyse von Gruppenunterschieden, der Zusammenhangsanalyse und der Clusteranalysen.
Einleitend werden die wichtigsten Verfahren zur Aufbereitung und univariaten Analyse von Daten kurz wiederholt. Eine inentsive Auseinandersetzung mit diesen obligatorischen Verfahren bietet unser Kompaktkurs IBM SPSS Statistics®.
Die genannten Verfahren sollten bereits vor diesem Kurs auf Alltagsniveau beherrscht werden, da ansonsten eine zielführende Teilnahme kaum möglich ist.
Den Einstieg in die multivariaten Analysen stellen die Vergleiche von Gruppen dar. Es werden die gängigsten Verfahren dargestellt um Unterschiede zwischen Gruppen auf ihre statistische Signifikanz zu prüfen. Hierzu werden die prametrische Verfahren wie die ANOVA (einfaktorielle Varianzanalyse) und die verschiedenen T-Tests behandelt. Ergänzt wird dieses Kapitel durch gängige nicht-parametrische Verfahren wie den Mann-Whitney-U-Test und den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. Der an dieses Kapitel angeschlossene Übungsblock stellt zugleich den ersten Abschnitt des Case Study dar, die in diesem Seminar vollständig bearbeitet wird.
Den Einstieg in die Zusammenhangsanalyse in SPSS® stellt die Korrelation dar. Korrelationen sind die Basis für eine Vielzahl von Analyseverfahren. Ihr grundlegendes Verständnis ist unabdingbar für die korrekt Auswahl und Durchführung von vielen regressiven und faktoranalytischen Verfahren. Korrelationen sind in SPSS® einfach durchzuführen und die gängigen Koeffizienten verfügbar.
Die lineare Regression baut inhaltlich unmittelbar auf der Korrelation auf und stellt eines der am häufigsten verwendetsten statistischen Verfahren überhaupt dar.
Entsprechend umfangreichen Platz nimmt dieses Kapitel in dieser Einführung in die multivariaten Methoden mit SPSS® ein. Einzig die Zeitregression muss aus Gründen des Umfangs in einem eigenen Zeitreihen-Seminar Platz finden.
Das neu erworbene Wissen um die Durchführung von Korrelation und linearer Regression wird in einem gemeinsamen Übungsblock intensiviert. Dieser Übungsblock stellt das Kernelement der Case Study dar und liefert aufschlussreiche Ergebnisse.
Die Bildung latenter Konstrukten ermöglicht es, Verhaltensweisen (z.B. Kauf- oder Wahlverhalten), die nicht direkt messbar sind, in Analysen aufzunehmen. SPSS® bietet die Verfahren der explorativen Faktorenanalyse. Es wird sowohl die Hauptkomponentenanalyse in SPSS® als auch die Hauptachsen-Faktorenanalyse in SPSS® umfangreich thematisiert. Für die Verfahren der konfirmatorischen Faktorenanalyse sei an dieser Stelle auf unsere Seminare in den Softwares AMOS® und MPlus verwiesen.
Inhaltlich eng mit der Faktorenanalyse verwandt sind die Verfahren der Clusteranalyse. Sie ermöglichen uns, Fälle in homogene Gruppen zusammen zu fassen. So können bedeutungsvolle Einheiten gebildet werden, die nun erheblich einfacher in Gruppenvergleiche aufgenommen werden können, als das mit den Individualdaten möglich gewesen wäre. Clusteranalysen in SPSS® sind sowohl für sehr große als auch für sehr kleine Datensätze nutzbar.
Welche Vorteile eine Clusteranalyse gegenüber rein-theoretisch abgeleiteten Gruppen bietet, wird im nachfolgenden Übungsblock demonstriert und gemeinsam ausprobiert.
Bei Bedarf und ausreichender Zeit kann ein kurzer Überblick über die zur Verfügung stehenden Verfahren zu Entscheidungsbäumen in SPSS® gegeben werden.
Schwerpunktsetzungen aufgrund der Wünsche der Teilnehmerinnen und Teilnehmer sind oft auch in offenen Schulungen möglich!
Bei Firmenschulungen kann selbstverständliche eine Fokussierung auf die Themen vorgenommen werden, die Sie besonders interessieren!
Hintergrundinformationen zu IBM SPSS Statistics®
Sie wollen, ehe Sie ein SPSS® Seminar buchen, etwas mehr darüber erfahren, was IBM SPSS Statistics® kann? Eine ausführliche Darstellung der Funktionen und Historie – immerhin über 50 Jahre! – haben wir hier zusammengestellt. Nachfolgend haben wir uns auf die Kurzform beschränkt:
IBM SPSS Statistics® ist eine proprietäre Software zur Analyse quantitativ empirischer Daten. Ursprünglich für die Sozialwissenschaften entwickelt (SPSS steht für Statistical Pakages for the Social Sciences) war es eine des ersten statistischen Analysesoftwares, die für PCs verfügbar waren.
Natürlich steht IBM SPSS Statistics® auch für Linux und Mac OS zur Verfügung.
Wenngleich R und Python® aus der Data Science kaum noch wegzudenken sind, hat IBM SPSS Statistics® in sehr vielen Bereichen zu Recht eine starke Marktposition. Stabilität und sehr geringer Administrationsaufwand machen IBM SPSS Statistics® zur optimalen Analysesoftware für größere Organisationen.
Mittels Lizenzverwaltungsserver und anderen Methoden lassen sich zudem die zur Verfügung stehenden Lizenzen optimal auslasten.
Die Lernkurve ist steil, der Wiedererkennungswert von Menüs und Befehlen hoch, die Einarbeitungszeit wesentlich kürzer als bei R und Python®.
Im Funktionsumfang der Basisinstallation ("IBM SPSS Statistics® Base") sind alle Grafikfunktionen, das komplette Datenmanagement sowie etliche statistische Grundfunktionen enthalten. Die Integration von Python® wird standardmäßig bereits mitinstalliert und die Integration von R stellt keine Hürde dar.
Über eine Vielzahl von Zusatzpaketen (auch in kostengünstigeren Bundles erhältlich) kann der Funktionsumfang erheblich erweitert werden.
Als IBM® Registered Business Partner™ unterstützen wir Sie natürlich auch bei der Auswahl der für Sie richtigen Pakete und unterbreiten Ihnen ein attraktives Angebot!
