Hier finden Sie einige Informationen, die Sie gern kopieren und zum Bewerben des Kurses auf Ihrer Internetseite und in Aushängen verwenden können. Wählen Sie die Beschreibung zum von Ihnen gebuchten Kurs (Basic Statistics oder Basic R) aus und nutzen Sie gern meine Trainerbeschreibung unten und das Foto von mir zum Download.

Kursbeschreibungen zu den Flipped-Classroom-Kursen

Basic Statistics Course (English)

In this Basic Statistics Course you will learn the basics of statistical data analysis for your research projects. The course is application based and will empower you to improve your study planning and get more confident with your statistical analysis.

It contains the following topics:

• Design of experiments / study design
• Data collection and entry
• Structure of statistical analysis
• Significance tests
• Choosing the appropriate statistical method
• Paired and unpaired data
• Level of measurement / variable type
• Checking of assumptions and normality
• Effect size measures
• Sample size calculation and power analysis

The course is organized with self-learning material (short videos, handout and exercises) and two live and online Q&A sessions. After a short kick-off meeting you watch the videos and do the exercises at your own pace. During this time, you can pose your questions in a chat. Within an interval of one week we meet for two Q&A sessions online, where you can ask questions concerning the topics or your own projects.

The course runs for just over two weeks. Plan approx. 2.5 hours per week for independent work with the materials plus the time for the meetings (30 minutes kick-off and 2x 45 minutes Q&A session).

Basic R Course (English)

In this Basic R Course you will learn to use R and Rstudio for doing statistical analysis. You will get to know the most important statistical methods. You will learn how to choose the right method for different situations and use R and Rstudio for analyzing example data with these methods.

The course will cover the following main topics:

• Introduction to R and Rstudio
• General introduction to statistics
• Descriptive statistics and graphics
• Normal distribution
• Significance tests
• Investigation of dependencies and differences
• Post-Hoc-Tests
• Factorial ANOVAs
• Linear and logistic regression

After the course you will

• have lost the fear of using R,
• have learned the basic function of R,
• know how to import and export raw data in R,
• be able to create a descriptive and graphical overview of a data set,
• be able to choose the appropriate significance test or statistical model for an available data set and research question,
• be able to conduct this analysis in R and interpret the results.

The course is organized with self-learning material (short videos, handout, example data and exercises) and three live and online Q&A sessions. After a short kick-off meeting you watch the videos and do the exercises at your own pace. During this time, you can pose your questions in a chat. Within an interval of one week we meet for three Q&A sessions online, where you can ask questions concerning the topics and exercises of the course or your own projects.

The course runs for just over three weeks. It is an intense course. Plan approx. 6 to 8 hours per week for independent work with the materials plus the time for the meetings (30 minutes kick-off and 3x 1.5 hours Q&A session).

Statistik für forschende Mediziner*innen (Deutsch)

In diesem Statistikkurs lernen Sie die Grundlagen der statistischen Datenanalyse für die medizinische Forschung: von der Studienplanung mit Fallzahlplanung über die Datenerhebung und richtige Dateneingabe bis hin zur statistischen Auswertung selbst.

Sie erfahren, wie die Datenanalyse aufgebaut sein sollte und wie ein Signifikanztest funktioniert. Zur Auswahl der passenden Analysemethode besprechen wir die verschiedenen Studiendesigns und Variablentypen sowie die Voraussetzungsprüfungen. Außerdem wird die Berechnung und Verwendung von Effektstärkemaßen zum Berichten und Interpretieren der Ergebnisse erklärt.

Alle Themen werden anwendungsorientiert vorgestellt und anhand von Beispielen veranschaulicht.
 
Der Kurs findet im Flipped-Classroom-Format statt. Das bedeutet, Sie arbeiten mit dem Material (kurze Videos und Übungen) selbständig in Ihrem eigenen Tempo. Parallel dazu können Sie im Chat Ihre Fragen stellen. In live Q&A-Sessions online (2 Stück im Abstand von einer Woche) besprechen wir Ihre individuellen Fragen zu den Themen, zu den Übungen und auch darüber hinaus, beispielsweise zu Ihren eigenen Statistikprojekten.

Der Kurs läuft über gut 2 Wochen. Planen Sie für das eigenständige Arbeiten mit den Materialien ca. 2,5 Stunden pro Woche ein plus die Zeit für die Meetings (30 Minuten KickOff und 2x 45 Minuten Q&A-Session).

Trainer profile (English)

Daniela Keller has been working as a freelance statistical consultant for over ten years. Her greatest passion is to enable students and researchers to use statistics to advance their own research projects. In her career, she experienced that everybody can learn statistics and even can have fun while applying it. She will support you with application-based content and helpful tips to become more competent with statistics and to complete your project successfully.

Trainerprofil (Deutsch)

Daniela Keller ist seit über zehn Jahren als freiberufliche Statistikberaterin tätig. Ihre größte Leidenschaft ist es, Studierende und Forschende in die Lage zu versetzen, Statistik zu nutzen, um ihre eigenen Forschungsprojekte voranzubringen. In ihrer Laufbahn hat sie die Erfahrung gemacht, dass Statistik für jeden erlernbar ist und sogar Spaß bei der Anwendung machen kann. Sie unterstützt mit anwendungsbezogenen Inhalten und hilfreichen Tipps dabei, kompetenter im Umgang mit Statistik zu werden und Ihr Projekt erfolgreich abzuschließen.