Im NOVUSTAT Statistik Blog finden Sie regelmässig interessante Informationen rund um Themen der Statistik, Data Science und statistischen Datenanalyse. Verständlich erklärt, praxisnah aufbereitet und mit fundiertem Fachwissen unserer Statistiker.
Fachwissen, Methoden und praktische Einblicke
Kennen Sie Kaplan-Meier und seine bahnbrechenden Ideen in der Analyse von Ereignissen? Wir stellen Ihnen das Konzept verständlich dar und zeigen Ihnen, wie Ihre Auswertungen davon profitieren können. Die Auswertungen werden Schritt für Schritt in SPSS durchgeführt und interpretiert.
Viele Datensätze, mit denen Menschen heutzutage beruflich in Kontakt kommen, haben eine Zeitkomponente. In diesem Fall sind spezielle analytische Methoden gefragt – die Zeitreihenanalyse bringt hier Klarheit. In diesem Artikel werden grundlegenden Konzepte anhand eines Beispiels in der statistischen Programmiersprache R gezeigt.
Cohen’s d, Eta Quadrat oder Beta Koeffizient: Effektstärken sind essentieller Bestandteil einer soliden statistischen Analyse. Nur mit Effektstärken lässt sich fundiert beurteilen, ob ein Effekt relevant für die Praxis sein könnte. Deshalb zeigen wir in diesem Artikel, wie man eine Effektstärke berechnen und sinnvoll interpretieren kann.
Die Wahl der geeigneten Kontrollgruppe ist bei Fall Kontroll Studien besonders wichtig und muss in der Studienplanung wohlüberlegt werden. Unterschätzung des Expositionsrisikos, Selektionsbias und falsche und schadhafte Rückschlüsse können die Folge sein. Wir zeigen Ihnen, welche Kriterien zu qualitativ hochwertigen Fall Kontroll Studien führen und wie Sie das Odds Ratio effektiv berechnen (mit SPSS oder R) und interpretieren.
Ein Dauerbrenner in statistischen Analysen, der viele Leuten vor Probleme stellt, sind Zähldaten. Diese erfordern nämlich den Einsatz der Poisson-Regression, welche wiederum auf der Poisson-Verteilung basiert. In diesem Artikel werden anhand eines einfach zu verstehenden Poisson-Verteilung Beispiels in R die Grundlagen dieser beiden Begriffe gelegt.
Die Normalverteilung (auch Gauss-Verteilung oder Gausssche Normalverteilung genannt) ist die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung und nimmt bei nahezu allen statistischen Analysen eine tragende Rolle ein. Warum dies der Fall ist, erfahren Sie in anschaulicher Art und Weise in diesem Blog-Artikel. Zunächst werden die Grundlagen und Motivation für Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Allgemeinen gelegt und im Anschluss die Normalverteilung (auch Gauss-Verteilung genannt) und deren Wichtigkeit erläutert.
Clearly one of the most statistical techniques: OLS regression is one of the most commonly used methods for analysis and predictions. Furthermore, it also provides the basis for many more advanced techniques. All the more reasons to known how to conduct OLS regression in R and to understand the logic of this approach! This in-depth article provides an easy to follow introduction for conducting and interpreting an OLS linear regression in R.
Wer diese Arbeitsschritte beherrscht spart in SPSS viel Zeit und Mühe: In SPSS Variablen zusammenfassen und Fälle auswählen wird für die Datenaufbereitung extrem benötigt. Wir zeigen in diesem kurzem Guide darum wie Sie diese Aufgaben schnell und unkompliziert erledigen!
Markus wird bei einer medizinischen Vorsorgeuntersuchung bei seinem Hausarzt ein positives Testergebnis mitgeteilt. Er macht sich grosse Sorgen. Was bedeutet das für seine Zukunft?
Sensitivität, Spezifität, die Prävalez Definition und ein wenig Wahrscheinlichkeitsrechnung bringen Klarheit …
Eine der zentralen Fragen bei der Durchführung von Befragungen und in der empirischen Forschung ist die Frage, wann eine Umfrage repräsentativ ist. In diesem Artikel erklären wir, was Repräsentativität bedeutet, wie man eine repräsentative Stichprobe erhält, welchen Einfluss der Stichprobenumfang auf die Aussagekraft von Ergebnissen hat und warum ein transparentes Vorgehen hinsichtlich Datengewinnung und Begründung der methodischen Rahmenbedingungen bei der Durchführung von Umfragen wesentlich ist.
Unsere erfahrenen Statistiker unterstützen Sie persönlich bei statistischen Analysen, methodischen Fragestellungen und anspruchsvollen Datenprojekten. Gemeinsam klären wir, welche statistische Beratung für Ihre konkrete Fragestellung sinnvoll ist.
