Viele Studien basieren auf Beobachtungen über Zeit. Da hierbei Daten von denselben Personen erhoben werden, handelt es sich um voneinander abhängige Werte. Diese zu ignorieren kann zu Fehlinterpretationen bei den relevanten Effekten führen. ANOVA mit Messwiederholung ist eines der bekanntesten Verfahren, das in solchen Fällen angewandt wird. Dieser Beitrag gibt eine Einführung in die Methode und ihre Umsetzung mittels SPSS
Wenn Sie sich einen umfassenden Überblick über die Lernmethoden der künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, dann lesen Sie hier weiter! Wir zeigen Ihnen in diesem Artikel die wichtigsten Vertreter der Machine Learning Algorithmen und geben Beispiele in Python Machine Learning und erklären die erfolgreichsten Methoden im Detail.
Traditionell bedeuten Wartungen für Unternehmen hohen Zeitaufwand und hohe Kosten, weil sie nur in vordefinierten Zeitabständen und erst durchgeführt werden, wenn bereits ein Ausfall vorliegt. Predictive Maintenance und Tensorflow helfen, potenzielle Ausfälle zu minimieren und Wartungsarbeiten zu automatisieren und zu prognostizieren. Wie Sie diese Tools effektiv einsetzen, um die Produktivität zu erhöhen, lesen Sie in diesem Beitrag.
Hypothesen haben eine wichtige Aufgabe bei der Bearbeitung einer wissenschaftlichen Fragestellung. Von ihrer korrekten Formulierung hängt somit nicht weniger als der Erfolg des gesamten Forschungsvorhabens ab. Dieser Beitrag erklärt, was eine Hypothese ist und skizziert einige zentrale Gedanken, wie Sie aussagekräftige und überprüfbare Hypothesen formulieren.
Sie wollen Texte, Interviews oder anderes Inputmaterialen systemematisch analysieren und daraus aussagekräftige Schlüsse ziehen? Die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring ermöglicht eine überschaubare Reduktion und Verdichtung des Textmaterials, aus dem sich mittels Kodierungen aussagekräftige Ergebnisse ableiten lassen.
Sicherlich haben Sie sich schon gefragt, wie Sie Zusammenhänge zwischen einer abhängigen und unabhängigen Variablen darstellen. Dies gelingt am besten mithilfe einer linearen Regression. Bei einer linearen Regression wird versucht, die Werte einer abhängigen Variable unter Zuhilfenahme von einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu prognostizieren. Dieser Artikel zeigt anhand eines Beispiels, wie Sie eine Regression in R einfach und in wenigen Schritten umsetzen.
Für angehende Data Scientists ist es nicht ganz einfach zu entscheiden, welche Programmiersprache sich zu lernen lohnt. Daher haben wir uns darangesetzt, diese Frage für Sie zu diskutieren. Lesen Sie in diesem Artikel, wie sich die beiden beliebten Varianten Python und R vergleichen und welche Sie lernen sollten!
Geht es um räumliche Informationen, ist eine Karte die prädestinierte Darstellungsform. Viele trauen sich jedoch die Erstellung einer Karte nicht zu. Wie komme ich zu den notwendigen Informationen und wie setze ich es technisch um? Dieser Beitrag zeigt wie einfach die Umsetzung sein kann. Bei INKAR online finden sich viele Informationen zur Raumentwicklung, die beispielsweise mittels Stata rasch und unkompliziert in einer Karte visualisiert werden können.
Ihre Daten sind dynamisch? Dann hat die klassische One-Shot-Datenauswertung meist ausgedient. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Real-Time Reporting Datenauswertungen automatisieren und somit die Ergebnisse effektiv und effizient kommunizieren. Damit haben Sie ein modernes Business Intelligence in der Hand, wenn Sie heute entscheiden, was morgen für Ihr Unternehmen wichtig ist.
Moderationen sind Gegenstand vieler spannender sozialwissenschaftlicher Fragestellungen. Das Statistikprogramm Stata bietet eine bequeme und schnelle Lösung, auf Moderationen basierende Interaktionseffekte zu berechnen. Die vielfältigen grafischen Darstellungsmöglichkeiten erleichtern zudem die Interpretation der Ergebnisse und werten ihre Präsentation auf. Dieser Beitrag erklärt anhand eines Beispiels, wie Sie Interaktionseffekte in Stata einfach berechnen und interpretieren!