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Schulung Statistik für Führungskräfte
Statistisches Denken ohne Mathematik-Last: Stichproben und Repräsentativität verstehen
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 1 Tag - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 1 Tag - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Klassische Statistik-Vorlesungen sind für die meisten Führungskräfte ungeeignet - zu mathematisch, zu zeitaufwendig, zu wenig bezogen auf reale Management-Entscheidungen. Was fehlt, ist ein kompaktes Tages-Format , das die wichtigsten Konzepte mit klarer Anwendungs-Logik vermittelt und gleichzeitig die typischen Manipulations-Muster zeigt. Dieses Seminar baut auf der breiteren Data-Literacy-Schulung für Führungskräfte auf und vertieft gezielt den statistischen Methoden-Teil - mit realistischen Beispielen aus Marketing, Vertrieb, Controlling, A/B-Testing und Marktstudien.
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Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis statistischen Denkens als Führungs-Skill, der Beherrschung der wichtigsten Aggregations- und Streuungs-Masse (Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Verteilungen) ohne Mathematik-Last, der Routine in Stichproben-Bewertung mit Repräsentativitäts- und Bias-Fragen, der sauberen Trennung von Korrelation und Kausalität, einem fundierten Verständnis von Konfidenz, statistischer Signifikanz und p-Werten, der kritischen Bewertungs-Routine für A/B-Tests mit Stichproben-Grösse, Test-Dauer, Effekt-Grösse und Pre-Registration-Disziplin und der Argumentations-Disziplin in datenkritischen Führungs-Diskussionen - einsetzbar im Führungs-Alltag ab dem ersten Arbeitstag nach dem Seminar.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Statistik als Denk-Werkzeug auf Führungsebene: was die Disziplin leistet und was nicht.
- Beschreibende Statistik: was Daten zusammenfassen.
- Aggregations-Masse verstehen: Mittelwert (arithmetisches Mittel), Median, Modus - wann welches aussagekräftig ist.
- Klassische Stolperfallen: Mittelwert bei schiefen Verteilungen (z. B. Einkommen, Kundenwert), Median als robustere Alternative.
- Streuungs-Masse: Standardabweichung, Varianz, Quartile, Interquartil-Bereich - warum Streuung oft wichtiger ist als der Mittelwert allein.
- Verteilungen verstehen: Normalverteilung als "Bell Curve", schiefe Verteilungen, Long-Tail-Verteilungen, Power Law in Business-Daten.
- "Der Durchschnitts-Mensch existiert nicht": warum Mittelwerte irreführen können.
- Aggregations-Tricks: Mittelwert vs. Median in der Berichterstattung, gewichtete vs. ungewichtete Mittel.
- KI-generierte Statistik-Aussagen kritisch lesen: ChatGPT-Outputs zu Daten-Sets, Microsoft-Copilot-Auswertungen, automatisch generierte Charts.
- Anti-Patterns: ausschliessliche Mittelwert-Berichterstattung, fehlende Verteilungs-Information, irreführende Aggregation.
- Praxis-Übung: Sechs reale Reportings aus dem eigenen Berufsalltag oder aus aktuellen Studien analysieren - Aggregations-Disziplin prüfen, alternative Lagemasse vorschlagen, Verteilungs-Aspekte hinterfragen.
- Stichproben-Logik: was eine Stichprobe aussagt und was nicht; warum man nicht jeden befragen muss.
- Repräsentativität verstehen: Zufalls-Stichprobe als Ideal, quotierte Stichproben in der Marktforschung, geschichtete Stichproben.
- Stichproben-Grösse: warum 1.000 Befragte oft repräsentativer sind als 100.000 selbst-selektierte; das "Literary Digest-Beispiel" von 1936.
- Bias-Quellen: Selektions-Bias, Survivorship-Bias, Self-Selection-Bias, Recall-Bias, Antwort-Bias.
- Survivorship-Bias konkret: warum erfolgreiche Manager-Biografien wenig über Erfolgs-Faktoren aussagen; warum Kunden-Befragungen ohne Drop-out-Erfassung schief sind.
- Online-Befragungen kritisch lesen: Selbst-Selektions-Bias, Sprachen-Bias, Demographie-Bias.
- Studien-Methodik souverän hinterfragen: McKinsey, BCG, Bain, Gartner - methodische Stärken und Schwächen.
- Branchen-Studien (Bitkom, Statista, Roland Berger) kritisch lesen: Auftraggeber-Bias, Methodik-Disziplin, Conflict-of-Interest.
- B2B-Studien-Spezifika: kleine Stichproben in spezialisierten Märkten, Top-Heavy-Bias.
- Anti-Patterns: keine Methodik-Transparenz, fehlende Stichproben-Grösse, fehlende Demographie, Verzicht auf Vergleichs-Daten.
- Praxis-Übung: Drei reale Studien-Reports analysieren - Stichproben-Methodik prüfen, Bias-Risiken identifizieren, alternative Interpretationen formulieren; vorbereitete Frage-Liste für die nächste Beratungs-Studie ausarbeiten.
- Korrelation: was sie aussagt und was nicht; positive, negative, fehlende Korrelation.
- Korrelations-Stärke: schwach, mittel, stark - ohne mathematische Tiefe als Daumen-Regel.
- Kausalitäts-Logik: warum Korrelation nicht gleich Kausalität ist.
- Klassische Beispiele: Storch-Geburtenrate, Eis-Konsum-Ertrinken-Korrelation, Spurious Correlations als Schaubild-Genre.
- Konfounding-Variablen: dritte Variable, die beide beeinflusst; wann Korrelation täuscht.
- Kausalitäts-Tests: Granger-Kausalität, Randomized Controlled Trials (RCTs), Instrumental Variables - konzeptionell ohne Mathematik.
- Konfidenz und Vertrauensbereiche: was ein 95%-Konfidenz-Intervall bedeutet, warum Punkt-Schätzungen ohne Konfidenz irreführen.
- Statistische Signifikanz und p-Werte: was sie aussagen und was nicht; p < 0,05 als Konvention, nicht als Wahrheit.
- Effekt-Grösse vs. statistische Signifikanz: warum kleine Effekte bei grossen Stichproben "signifikant" werden, ohne praktisch relevant zu sein.
- p-Hacking erkennen: multiple Tests, selektive Berichterstattung, post-hoc-Hypothesen.
- Publikations-Bias und Reproduzierbarkeits-Krise: warum publizierte Studien systematisch verzerrt sind.
- "Lies, damned lies, and statistics": die klassischen Manipulations-Patterns und wie man sie erkennt.
- Anti-Patterns: Kausalitäts-Sprache bei reinen Korrelations-Daten, Punkt-Schätzungen ohne Konfidenz, p-Wert-Fokus ohne Effekt-Grösse.
- Praxis-Übung: Vier konkrete Aussagen aus Beratungs-Reports und Marktstudien analysieren - Korrelations-Kausalitäts-Disziplin prüfen, Konfidenz-Aspekte hinterfragen, alternative Erklärungen für beobachtete Zusammenhänge formulieren; eigenes Set von "vorsichtigen" Sprach-Mustern für die eigene Argumentation erarbeiten.
- A/B-Tests als wichtigstes statistisches Werkzeug im Management-Alltag: Marketing, Produkt, Sales, UX.
- A/B-Test-Logik: Kontroll-Gruppe vs. Variante, Mindest-Stichproben-Grösse, Test-Dauer.
- Hypothesen formulieren: Nullhypothese, Alternativhypothese, einseitig vs. zweiseitig.
- Typ-I- und Typ-II-Fehler: falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse, praktische Konsequenzen.
- Power-Analyse: warum kleine Effekte grosse Stichproben brauchen.
- Multiple Testing-Problem: wenn man genug Varianten testet, findet man "Signifikanz".
- Sequential Testing und Frühes-Abbruch-Risiko: warum man Tests nicht laufend "spickt".
- Bayesianische A/B-Tests als moderne Alternative: Wahrscheinlichkeits-Aussagen statt p-Werte.
- Klassische A/B-Test-Fehler in Marketing- und Produkt-Teams: zu kleine Stichproben, zu früher Abbruch, fehlende Pre-Registration.
- A/B-Test-Ergebnisse kritisch lesen: was vorlegen, was hinterfragen, welche Disziplin verlangen.
- Statistische Argumentation in Führungs-Diskussionen: Behauptung, Daten-Beleg, Methodik-Einordnung, Limitationen, Empfehlung.
- Souveränität bei kritischen Nachfragen: was tun, wenn statistische Aussagen in Frage gestellt werden; methodische Schwächen einräumen ohne Glaubwürdigkeit zu verlieren.
- KI-generierte Statistik-Aussagen einordnen: ChatGPT-Antworten zu A/B-Tests, AI-Generierte Studien-Zusammenfassungen, Halluzinations-Risiken.
- Persönlicher Aktionsplan: drei statistische Disziplinen ab Montag im eigenen Bereich umsetzen.
- Praxis-Übung: Eine reale A/B-Test-Auswertung kritisch analysieren - Stichproben-Grösse prüfen, Test-Dauer, p-Wert und Effekt-Grösse, Pre-Registration, alternative Erklärungen; eigene Argumentation für das nächste Marketing-Team-Meeting vorbereiten; persönliche 30-Tage-Roadmap mit drei statistischen Disziplin-Verbesserungen formulieren.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Manager und Abteilungsleitungen: Die in Reportings und Analysen mit statistischen Aussagen konfrontiert sind und souverän einordnen wollen.
- Geschäftsführungen und Vorstände: Die strategische Entscheidungen auf Basis statistischer Belege treffen und kritisch nachfragen wollen.
- Führungskräfte in datenintensiven Bereichen (Marketing, Vertrieb, Controlling, Operations): Die ihre statistische Argumentations-Disziplin schärfen wollen.
- Strategische Berater und Consultants: Die in Klienten-Pitches statistische Belege fundiert einsetzen oder hinterfragen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC. | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
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| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen