GRUNDLAGEN DER ANGEWANDTEN STATISTIK / BASICS OF APPLIED STATISTICS


Termin / Date

02.-03.12.2019,
9.00-17.00 Uhr / 9 am - 5 pm

Referenten / Lecturer

Dr. Kerstin Schmidt,
M.Sc. Paul Schmidt
(BioMath)

Teilnehmerzahl / Number of participants

7 to 12

Ort / Location

Beratungsraum, Schwaansche Str. 2 (Besprechungsraum)

Sprache / Language

English or German

Zielgruppe / Target audience

Promovierende und PostDocs / Doctoral candidates and PostDocs

Teilbahmegebühr / Participation fee

150,00 €

Kursbeschreibung / Course description

Moderne Wissenschaft zieht häufig Schlussfolgerungen basierend auf statistischen Signifikanzen und Wahrscheinlichkeiten. Demnach sollte jeder Wissenschaftler mit den elementaren Grundlagen der Statistik vertraut sein, um in der Lage zu sein, Ergebnisse anderer korrekt zu interpretieren, sowie eigene Daten ordnungsgemäß auszuwerten. Nichtsdestotrotz kommt es häufig vor, dass selbst erfahrene Wissenschaftler sich unsicher fühlen, wenn es um die statistische Analyse von Daten geht. Daher ist es Ziel dieses Workshops das Statistik-Wissen der Teilnehmer auf eine intuitive Art grundlegend aufzufrischen. Der Fokus liegt dabei vor allem darauf, anschauliche Beispiele zu diskutieren, während die zugrundeliegende Theorie nicht mehr als nötig erläutert werden soll. Dies ist nach „Elementare Grundlagen der Statistik“ (25.-26.09.2019) der zweite Workshop von uns

Modern science is often based on statements of statistical significance and probability. It is therefore important for any researcher to be able to understand the fundamental basics of statistics in order to correctly interpret results found by others and adequately analyze his/her own data. Nevertheless, it is not uncommon even for researchers with years of experience in their field to feel uncertainty when it comes to their statistical data analysis. Therefore, the goal of this workshop is to brush up the participants’ statistical knowledge in an intuitive and comprehensible fashion. There is a heavy emphasis on relatable examples, while going through theory is kept to a minimum. This is the second out of two workshops given by us, extending on “Essential basics of statistics” (25.-26.09.2019).

Inhalt / Topics

  • Die Prinzipien des Versuchsdesigns (Wiederholung, Randomisation, Blockbildung) / how to design an experiment (randomisation, replication, blocking)
  • Verschiedene Versuchsdesigns (vollständig randomisierte Anlage, randomisierte vollständige Blockanlage, lateinisches Quadrat) / experimental design types (completely randomized, randomized complete block, latin square)
  • Versuche mit mehr als einer Behandlung (zweifaktorielle ANOVA) / experiments with more than one treatment
  • Post hoc tests (ttest/LSD, Tukey test) / post hoc tests (ttest/LSD, Tukey test)
  • Messwiederholungen / repeated measures

Angaben zu den Referenten / Information about the lecturers

Dr. Kerstin Schmidt hat ein Diplom in Mathematik (1988) mit Schwerpunkt auf Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Seit 1990 ist sie Geschäftsführerin der Firma BioMath, welche Dienstleistungen und Beratungen anbietet.
M.Sc. Paul Schmidt hat einen M.Sc. (2014) in Crop Science und promoviert momentan im Fachgebiet Biostatistik.
Bei BioMath beschäftigen sie sich vor allem mit Fragen zu Data Science in den Life Sciences, wie z.B. Feldversuche und Post-Market Monitoring, aber auch zu biometrischen Aspekten von Inhaltsstoffanalysen, Fütterungsstudien und Risikobewertungen. Beide geben regelmäßig Statistik-Einführungskurse für Naturwissenschaftler*innen und Anwender*innen aus der Wirtschaft.

Dr. Kerstin Schmidt has a university degree (1988) in mathematics with specialization in statistics and probability theory. She is managing director of the service providing and consultancy company BioMath since 1990.
M.Sc. Paul Schmidt has a university degree (2014) in crop science and is currently finishing his PhD in biostatistics.

Their work at BioMath concentrates on all questions of data science in life sciences, including field trials and post market monitoring, but also on biometrical aspects of compound analysis and food/ feed risk assessment. Both regularly give introductory statistics courses for scientists and practitioners.


Conditions for participation

Members of the Graduate Academy can use their virtual member budget to cover the course fees. The registration for the workshop is binding. Our conditions for participation apply.