GMP-Kurs - Good Manufacturing Practice

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Statistics for Life Sciences

This online course will be held in English as evening school!

Dates: 11.04., 13.04., 19.04. & 21.04.2022
Times: 18.00 - 21.10 incl. break

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In dem Seminar werden die Grundlagen von Statistik und das Verständnis von häufig verwendeten statistischen Methoden gelegt. Die Themen des Seminars werden als eine Mischung aus Vorträgen und (interaktiven) Übungen präsentiert. Das Seminar ist ausgelegt, um jungen Wissenschaftlern die Angst vor Statistik zu nehmen und Ihnen mehr Sicherheit zu geben im Umgang mit eigenen Daten und dessen Auswertung. Für das Seminar wird keine spezielle Software benötigt, alle Beispiele können mit Taschenrechner und mit Hilfe eines Seminar-Begleitheftes durchgeführt werden. Für das Seminar sind keine Statistik-Grundlagen nötig, wir bilden diese Grundlagen gemeinsam während des Seminars und wenden diese währenddessen auf die behandelten Themen an.
Nach Vorstellung der Basis werden die Prinzipien von Nullhypothesen und der Idee von Signifikanz vorgestellt. Anschließend werden beispielhaft für Nullhypothesen-Signifikanztests die Klasse der T-Tests behandelt, zusammen mit dem Konzept von P Werten, sowie deren Vor- und Nachteilen. In Zusammenhang damit werden Falsch-positive- und falsch negative Ergebnisse und das Zusammenspiel dieser Fehlertypen mit der Planung von Experimenten vermittelt. Hierbei werden Begriffe wie statistische Power-Analysis und Effect Size, sowie Optimierung von Stichprobengrößen vorgestellt. In Verbindung mit Fehlertypen werden die verschiedenen Fehlerbalken und Regeln zur Anwendung und Auswertung, bzw. Lesen wissenschaftlicher Grafiken, behandelt. Darunter fallen auch Konfidenzintervalle und der Standardfehler. Weitere Signifikanztests, darunter Tests auf Outlier und Normalverteilung und Chi-Quadrat-Tests, werden anschliessend vorgestellt. Ebenso wird der F-Test vorgestellt, sowie eine Einführung in die Analysis of Variance (ANOVA) gegeben. Eich hier werden wieder an Beispiele die ein- und zweifaktorielle ANOVA eingeführt, sowie Anwendung von Kontrasten und Post-Hoc Tests.
In diesen 8*1,5 Stunden wird somit ein Großteil der Methoden eingeführt, mit denen junge WissenschaftlerInnen aus den Naturwissenschaftlern häufig zu tun haben.

Schulungsthemen:

Introduction to Statistical Thought – samples and Populations
Null Hypothesis Significance Tests (NHST)
Statistical significance, statistical confidence and P values
Significance and type I & II errors
Statistical power analysis – balancing sample size and variability
Other NHST (Chi-quadrat, Mann-Whitney, Wilcoxon, Outlier, Normality)
Error Bars and How to read scientific figures? The rules of presenting data graphically Effect sizes, statistical and practical significance
Introduction into Analysis Of Variance (ANOVA), contrasts and Post-Hoc Tests

Exam date: 27.04.2022; 16.00 - 16.30 CET

Enrolled (doctoral) students: 119 Euro
Authorities / University / Privat persons: 149 Euro
Companies: 179 Euro

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