Für den Nachweis signifikanter Unterschiede muss ein genügend große Stichprobe zur Verfügung stehen. Doch wie groß muss der Stichprobenumfang sein, um einen Effekt nachzuweisen? Wir zeigen Ihnen, welche Aspekte dabei berücksichtigt werden müssen.
Statistik Blog
Datenvisualisierung: 6 Profi Tipps, wie Informationen aus Zahlen optimal vermittelt werden
Ein Bild sagt mehr als tausend Zahlen. Mit Datenvisualisierung können komplexe Zusammenhänge auf einen Blick erkannt und wesentliche Information übermittelt werden. Erfahren Sie unsere 6 Profi Tipps, was eine exzellente aussagekräftige Datenvisualisierung ausmacht.
Data Mining Klassifikation: Entscheidungsbaum und neuronale Netze gewinnbringend nutzen!
Wie lassen sich abwanderende Kunden identifizieren? Wie lässt sich der Umsatz eines Unternehmens vorhersagen? Wir zeigen es Ihnen …
Bias in der medizinschen Statistik: Strategien zur Vermeidung systematischer Fehler und Verzerrung
Bias ist ein systematischer Fehler im Ablauf einer Studie, der die getroffenen Aussagen zunichtemachen kann. Bias ist nicht einfach zu entdecken und Versteckmöglichkeiten bieten sich an vielen Stellen einer Studie. Wir nehmen Sie mit auf eine Fahndung nach dem Bias und geben Ihnen wertvolle Tipps, wie sie für eine valide Studie sorgen können…
Kaplan-Meier und der Log-Rank-Test – Behalten Sie die Survival Analysis im Blick!
Kennen Sie Kaplan-Meier und seine bahnbrechenden Ideen in der Analyse von Ereignissen? Wir stellen Ihnen das Konzept verständlich dar und zeigen Ihnen, wie Ihre Auswertungen davon profitieren können. Die Auswertungen werden Schritt für Schritt in SPSS durchgeführt und interpretiert.
Zeitreihenanalyse für Dummies in R – der ultimative Guide!
Viele Datensätze, mit denen Menschen heutzutage beruflich in Kontakt kommen, haben eine Zeitkomponente. In diesem Fall sind spezielle analytische Methoden gefragt – die Zeitreihenanalyse bringt hier Klarheit. In diesem Artikel werden grundlegenden Konzepte anhand eines Beispiels in der statistischen Programmiersprache R gezeigt.
Effektstärke berechnen – vom unstandardisierten Regressionkoefizienten zum Beta Koeffizient
Cohen’s d, Eta Quadrat oder Beta Koeffizient: Effektstärken sind essentieller Bestandteil einer soliden statistischen Analyse. Nur mit Effektstärken lässt sich fundiert beurteilen, ob ein Effekt relevant für die Praxis sein könnte. Deshalb zeigen wir in diesem Artikel, wie man eine Effektstärke berechnen und sinnvoll interpretieren kann.
Fall-Kontroll-Studie: Beispiel, Auswertung und Interpretation des Odds Ratio
Die Wahl der geeigneten Kontrollgruppe ist bei Fall Kontroll Studien besonders wichtig und muss in der Studienplanung wohlüberlegt werden. Unterschätzung des Expositionsrisikos, Selektionsbias und falsche und schadhafte Rückschlüsse können die Folge sein. Wir zeigen Ihnen, welche Kriterien zu qualitativ hochwertigen Fall Kontroll Studien führen und wie Sie das Odds Ratio effektiv berechnen (mit SPSS oder R) und interpretieren.
Poisson-Regression: Wie geht man mit Zähldaten um?
Ein Dauerbrenner in statistischen Analysen, der viele Leuten vor Probleme stellt, sind Zähldaten. Diese erfordern nämlich den Einsatz der Poisson-Regression, welche wiederum auf der Poisson-Verteilung basiert. In diesem Artikel werden anhand eines einfach zu verstehenden Poisson-Verteilung Beispiels in R die Grundlagen dieser beiden Begriffe gelegt.
Warum Sie Experte für die Normalverteilung werden sollten – erklärt mit Beispielen
Die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung oder Gaußsche Normalverteilung genannt) ist die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung und nimmt bei nahezu allen statistischen Analysen eine tragende Rolle ein. Warum dies der Fall ist, erfahren Sie in anschaulicher Art und Weise in diesem Blog-Artikel. Zunächst werden die Grundlagen und Motivation für Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Allgemeinen gelegt und im Anschluss die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung genannt) und deren Wichtigkeit erläutert.