Das Seminar befasst sich mit Inhalten aus der multivariaten Statistik und zeigt Anwendungen aus dem Alltagsumfeld biologischer und chemischer Laboratorien auf. Verschiedene Analysenmethoden werden vorgestellt, die Verfahren, Funktionsweisen sowie Aufgaben erörtert und die Interpretation der Analysenergebnisse diskutiert. Demonstrationen und Übungen werden mit der Software statistica durchgeführt.
Zielgruppe
An wen richtet sich dieses Seminar
- Mitarbeitende aus Labor- oder Qualitätsmanagement, die über statistisches Grundwissen verfügen und sich ein tieferes Verständnis aufbauen wollen und in deren Aufgaben- und oder Verantwortungsbereich die Auswertung und Analyse biologischer und chemischer Daten fällt.
Lernziele
Nach dem Seminar
- erkennen Sie Zusammenhänge in komplexen Datensammlungen
- können Sie in komplexen Datensammlungen Hypothesen überprüfen
- können Sie die wichtigsten multivariaten Analyseverfahren praktisch anwenden
Programm
Tag 1:
Grundwissen
- Auffrischung statistischer Grundlagen
- Einführung in die Thematik der multivariaten Analysenmethoden
Datenvorbehandlung
- Notwendigkeit der Datenvorbehandlung bei multivariaten Auswertungen
- Methoden der Datenvorbehandlung
Varianzanalyse
- Wozu braucht man die Varianzanalyse in der Laborstatistik?
- Unter welchen Voraussetzungen kann man die Varianzanalyse anwenden?
- Welche technische Unterstützung braucht man für die Varianzanalyse?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Varianzanalyse?
Diskriminanzanalyse
- Wozu braucht man eine Diskriminanzanalyse in der Laborstatistik?
- Kann ich eine Rang- und Reihenfolge wichtiger Merkmale finden?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Diskriminanzanalyse?
Regressionsanalyse
- Wozu braucht man die Regressionsanalyse in der Laborstatistik?
- Unter welchen Voraussetzungen kann man die Regressionsanalyse anwenden?
- Welche technische Unterstützung braucht man für die Regressionsanalyse?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Regressionsanalyse?
Tag 2:
Clusteranalyse
- Was ist und was leistet die Clusteranalyse?
- Welche Verfahren gibt es und was sind ihre Unterschiede?
- Welche Aufgaben können mit der Clusteranalyse in der Laborstatistik bearbeitet werden?
- Finde ich eine Ähnlichkeit von Objekten trotz vieler Messgrößen?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse der Clusteranalyse?
Hauptkomponentenanalyse
- Was ist die Hauptkomponentenanalyse und was leistet sie?
- Welche Aufgaben können mit der Hauptkomponentenanalyse in der Laborstatistik bearbeitet werden?
- Wie finde ich Ausreißer in großen unübersichtlichen Datenmengen?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse?
Faktorenanalyse
- Was ist die Faktoranalyse und was leistet sie?
- Wozu braucht man die Faktorenanalyse in der Laborstatistik?
- Unter welchen Voraussetzungen kann man die Faktorenanalyse anwenden?
- Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Faktorenanalyse?
Neuronale Netze
- Was sind Neuronale Netze und was leisten sie?
- Welche Netzwerktypen gibt es und was sind die Unterschiede?
- Welche Aufgaben kann man mit Neuronalen Netzen bearbeiten?
PLS (Partial Least Squares)
- Was ist PLS und welche Aufgaben lassen sich damit bearbeiten?
DoE (Design of Experiments)
- Was ist DoE und welche Aufgaben können mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung bearbeitet werden?
- Anwendungsbeispiele
Text Mining
- Was ist Text Mining und welche Aufgaben können mit diesem Verfahren im Labor gelöst werden?
- Ausblick in die nahe Zukunft
Referent
Rückmeldungen zu unseren Seminaren
Das direkte Ansprechen einzelner Personen hat sehr gut zur Interaktion aller beigetragen. Man konnte jederzeit Fragen stellen, die ausführlich beantwortet wurden.
Der Tag war super! Die Geschwindigkeit perfekt! Teamarbeit kam super an und alles konnte direkt umgesetzt werden.
Besonders gut war Interaktivität, persönlicher Austausch, motivierter und engagierter Referent!
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Elke Bonny
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