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Statistik Blog

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.

Aktuelle Beiträge


Fachwissen, Methoden und praktische Einblicke


Logistische Regression SPSS richtig einsetzen – Wann macht sie Sinn?

DAS Verfahren um eine kategorische Variable vorherzusagen: Die logistische Regression wird in zahlreichen Bereichen angewendet. Wenn Sie aber noch nicht ganz sicher sind, wann eine logistische Regression sinnvoll sein kann und wann nicht, hilft dieser Artikel weiter! Wir beprechen Einsatzmöglichkeiten der logistiscchen Regression und erläutern diese durch ein anschauliches Beispiel. Ausserdem zeigen wir die Unterschiede zur linearen Regression und zum Chi-Quadrat Test auf.


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Wie gut ist Ihr Modell? Von ROC AUC, ROC Curve, MSE und anderen Masszahlen

Die Bildung eines statistischen Modells für die Vorhersage einer Zielvariable ist ein wichtiger Aufgabenbereich innerhalb der Statistik. Doch wie gut ist das gefundene Modell?

Wir zeigen Ihnen, wie die Modellgüte eines statistischen Modells beurteilt werden kann, auf welche Aspekte sie achten müssen und zeigen Ihnen anhand des linearen Modells und des logistischen Modells, wie Gütemasse sinnvoll eingesetzt werden. Damit Sie wissen, was sich hinter ROC AUC, ROC Curve, Mean Square Error und RMSE verbirgt…


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Clusteranalyse: Data Mining wie die Profis – anschaulich erklärt!

Anhand einer Mitarbeiterbefragung bringen wir Ihnen anschaulich näher, wie Sie eine Clusteranalyse für die Generierung homogener Stichproben verwenden können. Wir schauen uns den zugrunde liegenden Algorithmus näher an und führen diesen anschliessend aus. Mit dem Open Source Programm Rapidminer und dem Statistikprogramm SPSS zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt wird. Anschliessend erklären wir Ihnen, was sie bei der Interpretation beachten müssen


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Data Mining mit Rapidminer: Tutorial mit Anwendungsbeispiel

Wie geht Data Mining? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit der Open Source Data Mining Software Rapidminer Auswertungen durchführen. An einem praxisnahen Beispiel sehen Sie, wie Daten eingelesen und aufbereitet werden. Wir zeigen Ihnen, wie sie anschliessend selbst einen Entscheidungsbaum berechnen und interpretieren können.


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Qualitative und quantitative Forschung: So finden Sie das ideale Studiendesign

In der empirischen Forschung gibt es den qualitativen und den quantitativen Ansatz. Für beide Forschungsmethoden ist die Entwicklung eines passenden Studiendesign von zentraler Bedeutung. In diesem Artikel zeigen wir die konkrete Vorgangsweise, wie Sie ein Studiendesign einschliesslich Forschungsfrage oder Hypothese erstellen und welche Kriterien sie beachten sollten. Weiters weisen wir noch auf die Bedeutung von Gütekriterien hin.


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Multivariate Statistik richtig nutzen: Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsbeispiele

Für komplexe Datensätze ideal: Wer komplexe Zusammenhänge untersuchen möchte kommt um multivariate Verfahren oft nicht herum. Die Auswahl an multivariate Analysemethoden ist allerdings gross und oft ist nicht klar was diese Verfahren leisten können. Unser Artikel schafft hier Klarheit mit einem ersten Überblick über die multivariate Statistik und Beispiele für mögliche Anwendungen.


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ANOVA SPSS vs. MANOVA SPSS: Wann braucht man welches Verfahren?

Wenn Sie Gruppen vergleichen wollen, sind ANOVA SPSS und MANOVA SPSS oft eine gute Wahl. Aber was ist der Unterschied zwischen diesen Verfahren? Diese Frage klären wir in diesem Artikel. Wir zeigen auch, wann welches Verfahren Sinn macht und wie Sie eine ANOVA und MANOVA durchführen. Ausserdem demonstrieren wir, wie beide Verfahren bei der Wahl des besten Softdrinks behilflich sein können!


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Aus Fachwissen wird die passende statistische Lösung

Sie möchten Ihre statistische Fragestellung
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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.

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