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DESCRIPTION:<a href="https://livd-potsdam.muchdemo.com/event/statistische-m
 ethoden-fur-nicht-statistiker-innen-60">Statistische Methoden für Nicht-S
 tatistiker:innen</a>\nDaten lesen\, verstehen und richtig interpretieren 
 – ohne Statistikstudium. Diese praxisorientierte Fortbildung richtet sic
 h an LIDF-Mitarbeitende\, die regelmäßig mit Forschungsdaten oder statis
 tischen Auswertungen arbeiten\, aber keine Statistiker*innen sind. Themen 
 & Programm Deskriptive Statistik: Mittelwert\, Median\, Streuung\, Visuali
 sierung Wahrscheinlichkeit und Hypothesentests: Was bedeutet p < 0\,05 wir
 klich? Häufige Fehler bei der Interpretation von Studienergebnissen Korre
 lation vs. Kausalität: Woran man falsche Schlüsse erkennt Stichprobengr
 öße und statistische Power: Warum kleine Studien trügen können Überbl
 ick: Wann welche Methode? (t-Test\, Chi-Quadrat\, Regression\, ANOVA) Tool
 s-Einführung: SPSS\, R\, Python für Einsteiger*innen Für wen? Wissensch
 aftliche Hilfskräfte\, Verwaltungsmitarbeitende und alle\, die Studienerg
 ebnisse auswerten oder kommunizieren. Keine Vorkenntnisse erforderlich. Fo
 rmat 2 Halbtage (je 3\,5 Stunden). Laptop und Taschenrechner bitte mitbrin
 gen.
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LOCATION:Leibniz-Institut für Digitalisierungsforschung gGmbH\, Hegelallee
  45\, 14467 Potsdam\, Germany
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 oden für Nicht-Statistiker:innen</a>\nDaten lesen\, verstehen und richtig
  interpretieren – ohne Statistikstudium. Diese praxisorientierte Fortbil
 dung richtet sich an LIDF-Mitarbeitende\, die regelmäßig mit Forschungsd
 aten oder statistischen Auswertungen arbeiten\, aber keine Statistiker*inn
 en sind. Themen & Programm Deskriptive Statistik: Mittelwert\, Median\, St
 reuung\, Visualisierung Wahrscheinlichkeit und Hypothesentests: Was bedeut
 et p < 0\,05 wirklich? Häufige Fehler bei der Interpretation von Studiene
 rgebnissen Korrelation vs. Kausalität: Woran man falsche Schlüsse erkenn
 t Stichprobengröße und statistische Power: Warum kleine Studien trügen 
 können Überblick: Wann welche Methode? (t-Test\, Chi-Quadrat\, Regressio
 n\, ANOVA) Tools-Einführung: SPSS\, R\, Python für Einsteiger*innen Für
  wen? Wissenschaftliche Hilfskräfte\, Verwaltungsmitarbeitende und alle\,
  die Studienergebnisse auswerten oder kommunizieren. Keine Vorkenntnisse e
 rforderlich. Format 2 Halbtage (je 3\,5 Stunden). Laptop und Taschenrechne
 r bitte mitbringen.
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