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Statistical Analysis Using IBM SPSS Statistics (V25) (0G51AG)

 

Zielgruppe

• Anyone who has worked with IBM SPSS Statistics and wants to become better versed in the basic statistical capabilities of IBM SPSS Statistics Base. • Anyone who wants to refresh their knowledge and statistical experience.

Voraussetzungen

  • Familiarity with basic concepts in statistics, such as measurement levels, mean, and standard deviation.
  • Familiarity with the windows in IBM SPSS Statistics either by experience with IBM SPSS Statistics (version 18 or later) or completion of the IBM SPSS Statistics Essentials (V25) course.

Kursinhalt

This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, as well as how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques as well as how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

Online Training

Dauer 2 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • 1.490,- €
Digitale Kursunterlagen

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Termine und Buchen
Classroom Training

Dauer 2 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • Deutschland: 1.490,- €
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süßigkeiten
  • Frisches Obst
  • Mittagessen in einem der naheliegenden Restaurants

Gilt nur bei Durchführung durch Fast Lane. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.


Digitale Kursunterlagen

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Termine und Buchen
 

Kurstermine

Deutschland

Zur Zeit sind keine Termine verfügbar.  Fragen Sie an via info@flane.de.

Schweiz
23.11. ― 24.11.2020 Basel
14.12. ― 15.12.2020 Bern
 

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