Regression Analysis Fundamentals

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Regression Analysis Fundamentals

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Was Sie lernen werden

How to run and read a regression in Excel, SPSS, and R, and locate the coefficient, R², and p-value in any output.
How to choose the right type of regression to match your question, outcome, and data.
How to check model assumptions and handle outliers so you can trust your results.
How to turn regression findings into clear charts and business insights that drive decisions.

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August 2026

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By the end of this course, you'll be able to run a regression analysis in Excel, SPSS, and R, interpret the results with confidence, and turn them into a story that drives real decisions. You'll uncover the relationships hidden in your data, choose the right type of regression for any question, check whether your model can be trusted, and separate genuine cause from mere coincidence.

Data can feel overwhelming: the patterns hide, and it's hard to tell what's real from what's just chance. This course changes that. Guided by a senior data scientist who specializes in turning numbers into stories anyone can understand, you'll move step by step from the fundamentals of ordinary least squares to diagnosing model assumptions, handling outliers, and avoiding the most common analytical mistakes. What makes this course different is its focus on communication as much as calculation. Running the model is only half the job; the real skill is explaining what it means. You'll build clean charts, translate coefficients into dollars and decisions, and present findings that stakeholders actually remember. Whether you're a beginner or brushing up, you'll leave able to make your data talk.

Before you can trust a single regression result, you need to know what the method actually does and when to reach for it. In this module, you'll see what regression reveals, describe how ordinary least squares finds the line of best fit, and select the right regression type for the question in front of you.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Knowing the theory is one thing, but real confidence comes from running a regression yourself. In this module, you'll choose the right software for your project and run your first linear regressions in Excel, SPSS, and R so you can locate the values that matter in any output.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben

A regression is only as good as your ability to read it, and a strong-looking model can still mislead you. In this module, you'll interpret the core output values, check the assumptions behind them, separate correlation from causation, and handle the outliers and mistakes that quietly distort results.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

5 VideosInsgesamt 15 Minuten

Understand What Regression Output Means4 Minuten
Check Model Assumptions Before Trusting Results3 Minuten
Evaluate Correlation vs. Causation3 Minuten
Goodness-Of-Fit And R²: How Well Does Your Model Work?2 Minuten
Handling Complex Outliers and Influential Points3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Before You Trust the Line: The Assumptions Checklist10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 35 Minuten

Reading the Output Like a Story20 Minuten
Trust But Verify15 Minuten

The best analysis in the world falls flat if your audience can't see why it matters. In this module, you'll build clean charts, translate your results into business language, and frame a data story that moves stakeholders to act.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Aufgaben

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Dozent

Madecraft

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