Statistik Blog

Die Aufklärung von kausalen Zusammenhängen ist eines der wichtigsten Ziele wissenschaftlicher Analysen. Dabei kann man auf eine breite Palette von Methoden der „Kausalanalyse“ zurückgreifen. Die Auswahl sollte aber informiert erfolgen, wozu dieser Beitrag eine Hilfestellung geben möchte.

Der Confirmation Bias oder Bestätigungsfehler beschreibt die oft unbewusste Tendenz, nur jene Informationen als relevant einzuordnen, die mit der eigenen Sichtweise übereinstimmen. Studien werden damit als aussagekräftig bewertet, wenn sie das gewünschte Ergebnis liefern bzw. die formulierte Hypothese bestätigen. In diesem Artikel erklären wir, was der Confirmation Bias ist, worauf es zu achten gilt und welche Möglichkeiten es gibt, den Confirmation Bias zu minimieren.

Die MAXQDA Testversion kennenlernen: Was kann sie? Welche Möglichkeiten bietet sie? In diesem Blog zeigen wir Ihnen die Funktionsumfänge der Testversion und welche MAXQDA-Version am besten für Sie mit Ihren Forschungsbedürfnissen geeignet ist!

Jamovi ist ein kostenfreies sowie quelloffenes Statistik Programm und bietet eine vollwertige SPSS Alternative. Die Grundstruktur und allgemeinen Funktionsweisen haben wir im ersten Teil des jamovi Tutorials detailliert erläutert. Im zweiten Teil {Link] wurden umfassende Analysemöglichkeiten für deskriptive Statistik näher beleuchtet. Der dritte Teil widmet sich dem jamovi Tutorial für statistischer Tests wie etwa jamovi ANOVA. Möchten Sie eigenständig oder mit Unterstützung von Expert*innen aussagekräftige statistische Analysen durchführen sowie Auswertungen

Die grundlegende Funktionsweise und Struktur von jamovi haben wir bereits im ersten Teil des jamovi Tutorials detailliert erläutert. Als kostenfreies und quelloffenes Statistik Programm ist jamovi eine vollwertige SPSS Alternative und bietet einen einfachen Zugang zu umfassenden Analysemöglichkeiten für deskriptive Statistik. Im zweiten Teil beleuchten wir das jamovi Tutorial für deskriptive Statistik Sie möchten eigenständig oder mit Unterstützung von Expert*innen aussagekräftige statistische Analysen umsetzen und Auswertungen mithilfe von jamovi durchführen?

SPSS bietet umfassende Möglichkeiten für deskriptive Analysen und inferenzstatistische Testverfahren. Der Nachteil: hohe Lizenzgebühren und teilweise umständliche Handhabung. Hier kommt jamovi ins Spiel: eine kostenfreies und quelloffenes Statistik Programm. Jamovi bietet einen einfachen Zugang zu komplexen statistischen Methoden.

„Seitdem das passiert ist, war alles anders als zuvor!“ Im Alltag haben wir häufig ein intuitives Verständnis dafür, dass bestimmte Ereignisse eine grosse Wirkung auf den Lauf der Dinge entfalten. Aber wie können wir die Bedeutung solcher Ereignisse statistisch quantifizieren und prüfen? Anders als bei Merkmalen, die vorhanden oder nicht vorhanden sind, besteht ein Ereignis nur für sehr kurze Zeit und schafft dabei ein Davor und ein Danach. Der Zeitpunkt

Sie möchten mehr über die wissenschaftlichen Gütekriterien qualitativer Forschung erfahren? In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr über die wichtigsten Gütekriterien qualitativer Forschung nach Mayring. Wir werden auch über die Bedeutung dieser Kriterien sprechen und wie sie bei der Forschung angewendet werden können, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus werden wir auch auf die Schwierigkeiten eingehen, die auftreten können, wenn diese Kriterien nicht beachtet werden. Wenn Sie also mehr über die wissenschaftlichen Gütekriterien qualitativer Forschung erfahren möchten, lesen Sie diesen Blogbeitrag und entdecken Sie, wie Sie die bestmöglichen Ergebnisse aus Ihrer Forschung ziehen können!

Entscheidungen und Vorhersagen müssen in Wissenschaft und Wirtschaft auf fundierten Grundlagen getroffen werden. Daher ist es von grosser Bedeutung, die sog. ‘Stationarität’ einer Zeitreihe zu bestimmen. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die grundlegende Funktionsweise von Unit Root Tests sowie konkrete Testfahrern vor, die bei der Erfassung von Stationarität von Bedeutung sind.

Die Vorhersage von Zeitreihen ist eine wichtige statistische Methode zur Schätzung zukünftiger Trends. Im Rahmen des Time Series Forecastings lassen sich zahlreiche Modelle identifizieren, die sich für die Prognose von Zeitreihen heranziehen lassen. Zwei bekannte Formen bilden hierbei die Regressions- und ARIMA-Modelle. Dieser Beitrag soll Ihnen helfen, die Unterschiede dieser Modelltypen zu verstehen, und eine Entscheidungshilfe bei der Wahl des passenden Modells bieten.