Qualitätskontrolle, Analyse der Kundenzufriedenheit oder Optimierung von Produktionskapazitäten: Egal welches Ziel Ihre statistische Analyse erfolgt, ohne die richtige Wahrscheinlichkeitsverteilung geht es nicht. Um Ihnen das Verständnis von Wahrscheinlichkeitsfunktionen zu erleichern haben wir in diesem Artikel die 5 wichtigsten Formen der Wahrscheinlichkeitsverteilung zusammengetragen.
Parametrische Tests wie der T-test zählen zu den beliebtesten statistischen Verfahren. Aber kennen Sie den Unterschied zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Test? Und wissen Sie auch wie Sie die Voraussetzungen für parametrische Tests prüfen? Wir zeigen Ihnen im Detail was parametrische Tests auszeichnet und wie Sie die Voraussetzungen für parametrische Tests prüfen!
Das entscheidende Maß für jeden statistischen Text: Der p-Wert ist wichtiger Bestandteil zahlreicher statistischer Verfahren. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, anhand von praktischen Beispielen wie Sie den p-Wert berechnen und interpretieren. Dabei gehen wir auf die Berechnung per Hand, in SPSS und Excel ein und erklären außerdem was genau der p-Wert mit dem Signifikanzniveau zu tun hat.
Eine Datenauswertung mit Korrelationsanalyse nur mit Excel? Kein Problem! Wir zeigen Ihnen wie sie in nur wenigen Schritten für die Korrelationsanalyse Excel verwenden. Dabei gehen wir nicht nur auf die Berechnung der Korrelation r ein, sondern zeigen auch wie Sie p-Werte berechnen und die Korrelation grafisch darstellen.
Das Signifikanzniveau und die Power sind essentielle Bestandteile von jedem statistischen Test. Was es mit diesen Begriffen auf sich hat, erfahren Sie leicht verständlich in diesem Artikel. Außerdem erfahren Sie, was Statistik mit einer Gerichtsverhandlung gemeinsam hat.
Eine potente Mischung: Nutzen Sie die Programmiersprache R in SPSS und kombinieren Sie die Stärken von zwei der besten Statistik-Softwares. Vereinen Sie den Bedienkomfort und das Datenmanagement von SPSS mit den unbegrenzten Analyseoptionen von R. In diesem Artikel unterstützen wir Sie bei der Installation und Nutzung von R in SPSS mit praktischen Code-Beispielen.
Wir haben im vorherigen Blog erläutert, was eine Likert Skala ist und wie wir diese sinnvoll in einem Fragebogen einsetzen. Dieser Artikel will in einem weiteren Schritt zeigen, warum eine Likert Skala auswertungsrelevant ist und geht anhand von Beispielen der Frage nach: Welche Art der Skalierung wählen wir im Hinblick auf die Interpretation der Ergebnisse? […]
Sie kennen sicher folgendes Szenario: Sie wollen eine Umfrage erstellen (oder nehmen an einer teil). Bei dieser sind Fragen aufgelistet, die nicht bloß mit ‚Ja/Nein‘ zu beantworten sind. Stattdessen bieten die Fragen ein breiteres Spektrum an Antwortmöglichkeiten. Solche Fragen werden mittels Likert Skala beantwortet. Zentrales Kennzeichen der Skala ist die Mehrstufigkeit, mit der Meinungen und […]
Nicht immer sind vor einer Analyse die Hypothesen klar definiert. Insbesondere wenn wenig über ein Forschungsgebiet bekannt ist macht es Sinn, erst einmal ergebnisoffen explorativ zu erforschen. Bei explorativer Forschung wird auf Basis der Daten untersucht, welche Variablen miteinander im Zusammenhang stehen könnten. Aus diesen Erkenntnissen können dann neue Fragestellungen generiert werden, die in späteren […]
T-Test, ANOVA, z-Transformation: Viele gängige statistische Verfahren gehen von normal verteilten Daten aus. Wenn der SPSS Test auf Normalverteilung negativ ausfällt, muss auf diese Verfahren verzichtet werden. Oder etwa doch nicht? Wir zeigen, wie Sie mit Transformationen Daten zu einer Normalverteilung umformen. So können Sie doch noch parametrische Tests und z-Transformationen durchführen.