Planowanie badań i analiza wariancji

online lub stacjonarnie 2 dni

Zastosowanie: Nauki inne

Oprogramowanie: Statistica | Poziom: Średniozaawansowany | Język: Polski

Cena regularna: 2695 zł netto

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*: 2291 zł netto

Zapisz się

Zarezerwuj / Zapytaj

O kursie
Program
Prowadzący
Informacje organizacyjne
Ceny

Umiejętność poprawnego zaplanowania badań jest niezbędnym elementem warsztatu każdego badacza i analityka, gdyż ułatwia dobranie odpowiedniej metody analizy danych. W trakcie szkolenia uczestnicy zapoznają się z zasadami planowania badań empirycznych oraz sposobami opracowania ich wyników w środowisku programu Statistica. Na konkretnych przykładach zostaną omówione m.in.: założenia metody analizy wariancji (ANOVA), problematyka testowania porównań wielokrotnych, pojęcie interakcji oraz metoda analizy kowariancji.

Dla kogo?

Dla wszystkich, którzy zajmują się lub chcą się zajmować planowaniem badań empirycznych i opracowywaniem ich wyników w różnych dziedzinach badań naukowych i działalności praktycznej. W przykładach pojawią się dane pochodzące z eksperymentów przeprowadzanych w agrotechnice, zootechnice, biologii, medycynie, psychologii i pedagogice.

Co zyskasz?

Poznasz podstawową terminologię i zasady planowania eksperymentów czynnikowych
Nauczysz się rozpoznawać rodzaj układu, jaki tworzą zgromadzone dane, oraz wybierać odpowiednią technikę analizy wariancji
Nauczysz się definiować i przeprowadzać analizę danych doświadczalnych w programie Statistica
Poznasz sposoby poprawnej interpretacji statystycznej wyników analiz oraz formułowania wniosków merytorycznych

Program szkolenia:

Wprowadzenie do planowania doświadczeń i analizy wariancji
- Przypomnienie podstaw weryfikacji hipotez statystycznych
- Przykład wprowadzający
Opracowywanie wyników doświadczeń jednoczynnikowych
- Układ dla prób niezależnych
- Układ dla prób zależnych (powtarzane pomiary)
Podstawowe pojęcia doświadczalnictwa
Logiczne i statystyczne podstawy analizy wariancji
- Podział całkowitej zmienności wyników
- Założenia analizy wariancji i metody ich sprawdzania
Nieparametryczne alternatywy jednoczynnikowej analizy wariancji
- Test Kruskala-Wallisa
- Test ANOVA Friedmana
Opracowywanie wyników doświadczeń dwuczynnikowych
- Pojęcie i istota interakcji
- Analiza porównań zaplanowanych
Opracowywanie wyników doświadczeń trójczynnikowych
Układ losowanych bloków układ kwadratu łacińskiego
Opracowywanie wyników innych doświadczeń wieloczynnikowych
Analiza kowariancji (ANCOVA)

Polecamy inne szkolenia:

[PL] Paweł Januszewski w dżinsowej koszuli z kołnierzykiem, z podniesioną dłonią, na szarym tle. [EN] Paweł Januszewski in a denim collared shirt, with a raised hand in a thoughtful gesture, against a gray background.

Paweł Januszewski

Ukończył Uniwersytet Jagielloński na Wydziale Matematyki i Informatyki. Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w badaniach medycznych i optymalizacji wielowymiarowej. Pracownik StatSoft od 2014 roku. Przeprowadził wiele analiz obejmujących m.in. modelowanie statystyczne, szacowanie liczebności próby i prognozowanie szeregów czasowych.
Prowadzi szkolenia:
• Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w Statistica
• Planowanie badań i analiza wariancji
• Wprowadzenie do analizy mocy testu i szacowania liczebności próby
• Prognozowanie i analiza szeregów czasowych
• Metody statystyczne w badaniach klinicznych – analiza danych w badaniach biorównoważności.
Ma 10-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych, w tym łącznie około 300 godzin w ciągu ostatnich 3 lat.

[PL] Janusz Wątroba z siwą brodą, w granatowej marynarce i jasnoniebieskiej koszuli, ze skrzyżowanymi ramionami, na jednolitym tle. [EN] Janusz Wątroba with a gray beard, in a navy blue blazer and a light blue shirt, with crossed arms, against a plain background.

dr Janusz Wątroba

Absolwent Akademii Ekonomicznej w Krakowie (ekonometria i statystyka) oraz Akademii Wychowania Fizycznego w Krakowie. Związany ze StatSoft Polska od początku działania firmy, obecnie zatrudniony na stanowisku dyrektora ds. dydaktyki i współpracy naukowej. Zajmuje się prowadzeniem szkoleń, warsztatów i prezentacji w zakresie zastosowań metod statystycznych (do tej pory przeprowadził blisko 1000 szkoleń dla uczestników z różnych dziedzin zastosowań analizy danych). Jest również analitykiem i konsultantem w tym obszarze. Od ponad 20 lat zajmuje się organizacją konferencji naukowych firmy StatSoft nt. „Zastosowania metod statystycznych i data mining w badaniach naukowych” oraz z ramienia StatSoft zajmuje się organizacją Konkursu na najlepszą pracę doktorską i magisterską przygotowaną z zastosowaniem narzędzi statystyki i analizy danych zawartych w programach z rodziny Statistica. Jest także pomysłodawcą, osobą odpowiedzialną za stronę merytoryczną oraz jednym z głównych prowadzących na studiach podyplomowych Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i zastosowania statystyki w badaniach biomedycznych, które firma Statsoft Polska organizuje od kilku lat wspólnie z Uniwersytetem Medycznych w Łodzi (do tej pory odbyło się 7 edycji studiów).

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

obszerne materiały szkoleniowe
świadectwo ukończenia szkolenia
przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

online lub stacjonarnie
forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
podstawowa znajomość pakietu Statistica
zalecamy wcześniejszy udział w kursie Statistica kurs podstawowy

Cena regularna: 2695 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*: 2291 zł netto (+23% VAT)

*-15% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska

Ceny mogą ulec zmianie.

Podobne szkolenia

Eksploracja, wizualizacja i przygotowanie danych w Python – szybki start

Częścią nieomal każdego projektu Data Science jest eksploracja danych w celu zapoznania się z ich strukturą, wykrycia problemów z jakością, a wynikom tabelarycznym zazwyczaj […]

Dowiedz się więcej

Wizualizacja danych w R z wykorzystaniem pakietu ggplot2

Środowisko R jest przeznaczone nie tylko do analizy danych i skomplikowanych obliczeń statystycznych, ale także umożliwia tworzenie różnorodnych wizualizacji. Najczęściej wykorzystywany do tego celu jest pakiet ggplot2 – […]

Dowiedz się więcej

Sztuczna inteligencja (AI) w procesie budowy modeli uczenia maszynowego

Dla kogo? Szkolenie przeznaczone jest dla analityków pragnących nauczyć się efektywnie wykorzystywać narzędzia generatywnej AI w modelowaniu danych. Podczas szkolenia szczegółowej […]

Dowiedz się więcej