Statistische Datenanalyse mit Minitab und Excel

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Die Teilnehmer erhalten eine Einführung in die wichtigsten Methoden der statistischen Datenanalyse und üben diese anschließend anhand von Beispielen aus der betrieblichen Praxis sowohl mit Minitab als auch mit Excel. Dabei lernen die Teilnehmer die Unterschiede zwischen beiden Software-Paketen in Bezug auf statistische Fragestellungen kennen. Der Kurs ist somit auch für Unternehmen interessant, die vor der Entscheidung stehen, in eine spezialisierte Software zu investieren (Minitab) oder doch weiterhin auf Bordmittel (Excel) zu vertrauen.

Technische Voraussetzung: Excel 2016 und Minitab 17 oder 18

Statistische Datenanalyse mit Minitab und Excel

Inhalte:

1. Kenngrößen statistisch analysieren
  • Maßzahlen der Lage
    • Mittelwert
    • Median
    • Modalwert
  • Maßzahlen der Streuung
    • Varianz
    • Standardabweichung
    • Interquartilbereich
  • Maßzahlen der Verteilung
    • Schiefe
    • Kurtosis

2. Daten grafisch darstellen und interpretieren

  • Darstellung des Verlaufs von Daten
    • Zeitreihendiagramme
    • Gleitende Durchschnitte
  • Darstellung der Verteilung von Daten
    • Einzelwert-Diagramme/Histogramme
    • Boxplot-Analysen
    • Pareto-Diagramme
    • Balken- und Tortendiagramme
  • Darstellung des Zusammenhalts von Daten
    • Streudiagramme
    • Matrix-Plots
3. Statistische Wahrscheinlichkeitsverteilungen erkennen und bewerten
  • Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    • Binomialverteilung
    • Hypergeometrische Verteilung
    • Poisson-Verteilung
  • Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    • Normalverteilung
    • Exponentialverteilung
    • Weibull-Verteilung
    • Lognormal-Verteilung
4. Grundlagen statistischer Hypothesentests
  • Null- und Alternativhypothese
  • Konfidenzintervall und Konfidenzniveau, Standardfehler und Stichprobengröße
  • z-Test, t-Tests, F-Tests und Chi-Quadrat-Tests
  • Alpha- und Beta-Fehler
5. Aus Stichprobendaten Schlussfolgerungen ziehen
  • Mittelwerte vergleichen mit Hilfe von t-Tests für
    • Eine Stichprobe
    • Zwei Stichproben
    • Verbundene Stichproben
  • Varianzen vergleichen mit Hilfe von F-Tests für
    • Eine Stichprobe
    • Zwei Stichproben
  • Ereignisse auf ihre Unabhängigkeit hin überprüfen mit Hilfe des Chi-Quadrat-Tests
  • Vergleiche von Kenngrößen bei Vorliegen von mehr als zwei Stichproben
    • Einfache ANOVA zum Vergleichen von Mittelwerten
    • Mehrfaktorielle Varianzanalyse zum Erkennen der Signifikanz von Hauptfaktoren und möglichen Wechselwirkungsbeziehungen
6. Wertepaare auf ihren inneren Zusammenhang hin untersuchen
  • Einfacher und mehrfacher Korrelationskoeffizient
  • Einfache lineare Regressionsanalyse
    • F-Test, R² und Residuenanalyse
    • Prognose von neuen Werten
    • Konfidenz- und Prognoseintervalle
  • Lineare Mehrfachregression
    • Signifikante von nicht-signifikanten Faktoren unterscheiden
    • Regressionsmodelle mit Hilfe des Bestimmtheitsmaßes und der Residuenanalyse bewerten
    • Regressionsgleichung ermitteln und neue Werte prognostizieren

 

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