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Grundlagen der Laborstatistik

Eckdaten der Veranstaltung


Auch als Inhouse-Seminar


Teil eines Weiterbildungsstudiengangs
  • Termin: von Montag, 10. Februar 2020 bis Dienstag, 11. Februar 2020
  • Uhrzeit: Tag 1: 10:00-17:30, Tag 2: 09:00-16:00
  • Teilnahmegebühr: 839,00 € (998,41 € inkl. MwSt.)
  • Veranstaltungsort: Saarbrücken (Details siehe unten)
  • Veranstaltungscode: SSTA-1

Bitte bringen Sie einen Laptop zum Seminar mit, auf dem ein Tabellenkalkulationsprogramm installiert ist.

Zielgruppe

Angesprochen werden Laborleiter/innen und deren Mitarbeiter/innen in chemischen, biologischen und physikalischen Laboren, die statistische Untersuchungen durchführen, auswerten und verstehen wollen.

Lerninhalte

Sie erwerben Kenntnisse in den wichtigsten statistischen Bereichen, die Sie für Ihre Arbeit in chemischen, biologischen und physikalischen Laboren benötigen. In gemeinsamen Diskussionen tauschen Sie Erfahrungen mit anderen Labormitarbeitern aus und gewinnen Anregungen für neue Analysenmethoden, die auch Ihre Arbeit verbessern.

Referent(en)
Dr. Susanne Schmitz
(Diplom-Mathematikerin)
Frau Dr. Schmitz hat an der RWTH Aachen Mathematik studiert und promovierte am Trinity College in Dublin. Sie ist Postdoctoral Researcher am Luxembourg Institute of Health sowie Adjunct Professor am Trinity College in Dublin und hält Vorlesungen zu den Themen von evidenzbasierten Gutachten von Arzneimitteln, Meta-Analysen, Literaturauswertung und Einführung in die Statistik. Ihr Forschungsinteresse gilt Bayesian Methoden zur Synthese von Datenquellen und der Entscheidungstheorie, welche in der Gesundheitsökonomie angewendet werden. Speziell arbeitet sie an Methoden für Netzwerk-Meta-Analyse und der Multi-Criteria-Decision Theory.

Programm

Tag 1: 10.02.2020 | Grundlagen der Laborstatistik | Dr. Schmitz

Wie beschreibe ich große Datenmengen?
Grundbegriffe der deskriptiven eindimensionalen Statistik
  • Grafische Darstellungen: Säulen-, Balken-, Linien- und Kreissektordiagramme
  • Fehler beim Erstellen und Interpretieren von Diagrammen
  • Kenngrößen: Lageparameter und Streuungsparameter, Boxplots
  • Klassierte Daten: Verteilungsfunktionen und Histogramme
  • Nutzung von MS Excel zur graphischen Darstellung und zur Berechnung von Kenngrößen

Wie untersuche ich Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Merkmalen?
Grundbegriffe der deskriptiven zweidimensionalen Statistik
  • Kontingenztabellen und Kenngrößen
  • Rangkorrelationen
  • Korrelationen
  • Regressionsrechnung
  • Nutzung von MS Excel zur Erstellung von Kontingenztabellen, zur Berechnung der Kenngrößen und zur Durchführung der Regression

Was ist eigentlich eine Wahrscheinlichkeit?
Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Umgang mit bedingten Wahrscheinlichkeiten und der Unterschied zu gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten
  • Erwartungswert: Bedeutung und Berechnung
  • Varianz: Bedeutung und Berechnung
  • Statistische Momente: Bedeutung und Berechnung

Tag 2: 11.02.2020 | Grundlagen der Laborstatistik | Dr. Schmitz

Was bedeuten eigentlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen und wofür braucht man sie?
Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Anwendungen
  • Gleichverteilung: Einsatzgebiete und Berechnung der Kenngrößen
  • Poisson-Verteilung: Einsatzgebiete und Berechnung der Kenngrößen
  • Binomialverteilung und Hypergeometrische Verteilung: Einsatzgebiete und Berechnung der Kenngrößen
  • Normalverteilung und Standardnormalverteilung: Einsatzgebiete und Berechnung der Kenngrößen
  • Nutzung von MS Excel zur Darstellung der wichtigen Verteilungen

Wie kann ich unbekannte Parameter schätzen?
  • Punktschätzer: Bedeutung und Berechnung
  • Intervallschätzer: Bedeutung und Berechnung von Konfidenzintervallen
  • Nutzung von MS Excel zur Berechnung von Konfidenzintervallen

Wie kann ich Vermutungen statistisch belegen oder widerlegen?
Einführung in die Theorie der Hypothesentests
  • Aufbau von Hypothesentests, Nullhypothese und Alternative
  • Teststatistik
  • Verwerfungsbereich
  • Einstichproben-Parametertests: t-Test, Varianztest
  • Zweistichproben-Parametertests: t-Test, F-Test
  • Parameterfreie Tests: Verteilungstests, Kontingenztests, Unabhängigkeitstests
  • Nutzung von MS Excel zur Durchführung von Hypothesentests

Abschlussdiskussion

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