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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


Anbieter für Statistik Beratung: Der Marktüberblick (2026)

STATISTIK BLOG Anbieter für Statistik Beratung: Der Marktüberblick (2026) Aktualisiert am 11.05.2026 Im heutigen datengetriebenen Geschäftsumfeld gewinnt die Generierung und Nutzung von Zahlen und Statistiken immer mehr an Bedeutung. Die Fähigkeit, aus grossen Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren sowie fundierte Entscheidungen zu treffen, ist für Unternehmen und Forschungseinrichtungen von entscheidender Bedeutung. In diesem Markt der Statistik Beratung bieten neben zahlreichen Einzelkämpfern verschiedene grössere Anbieter ihre Expertise an. Anbei haben wir


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Interne Konsistenz in Strukturgleichungsmodellen

Die interne Konsistenz in Strukturgleichungsmodellen ist ein wichtiger Aspekt in der Bestimmung der Messgenauigkeit bestimmter Konstrukte. Die Verwendung von Strukturgleichungsmodellen (im Englischen: Structural Equation Model, SEM) ermöglicht es, weitaus komplexere Modelle als bei typischen Regressionen zu untersuchen. Hinzu kommt, dass in SEM alle theoretisierten Zusammenhänge gleichzeitig erfasst werden können, welches den praktischen Nutzen hervorhebt. Einer der Schritte bis zum fertigen Ergebnis liegt darin, die Reliabilität bzw. die interne Konsistenz in


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Fallstudienanalysen: zehn typische Fehler

Im Rahmen wissenschaftlicher Arbeiten bringen Fallstudien viele Vorteile mit sich. Die Methodik hat jedoch auch einige Fallstricke. Nur wenn Sie diese kennen, können Sie Ihre Fallstudie erfolgreich einsetzen. Weitere Informationen zu ‘Dos and Don’ts’ in der Fallstudienforschung finden Sie hier!


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Hauptkomponentenanalyse in R: Multivariate Daten einfach auswerten

Für die Analyse multivariater Datensätze kann die Hauptkomponentenanalyse (PCA) sehr hilfreich sein, um Muster in Datensätzen zu erkennen sowie die Dimensionen zu reduzieren. Wir geben einen Überblick, wie die PCA funktioniert, welche Befehle für eine Durchführung in R relevant sind und wie das Ergebnis interpretiert werden kann.


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So lässt sich eine Panelstudie in SPSS einfach aufbereiten

Arbeit mit Paneldatensätzen verlangt fortgeschrittene Kenntnisse der Datenaufbereitung. Diese werden beim Erlernen von statistischen Analyseprogrammen wie SPSS zunächst oft gar nicht vermittelt. Dieser Beitrag versucht diese Lücke ein wenig zu schliessen. Wir geben dazu Tipps, wie sich Paneldaten auch in SPSS problemlos und schnell aufbereiten lassen.


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ARIMA Model: So gelingen Vorhersagen

In diesem Beitrag werden die grundlegende Funktionsweise von ARIMA Models thematisiert sowie die zentralen Schritte demonstriert, die für die Erstellung und Durchführung von ARIMA Models von Bedeutung sind.


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Optimale Testgruppe bei Umfragen

Wie finden wir die optimale Testgruppe für Umfragen? Spätestens wenn die erste Umfrage ansteht, werden wir mit der Frage konfrontiert, wie wir an eine Testgruppe bzw. Stichprobe kommen. Dieser Artikel erklärt wie wir eine repräsentative Umfrage gestalten und damit eine hohe Forschungsqualität sicherstellen.


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Aus Fachwissen wird die passende statistische Lösung

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