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Statistik Blog

26. August 2019

Die 5 besten Methoden um die Kundenzufriedenheit zu messen

“Jeden Tag ist es unsere Aufgabe, jeden wichtigen Aspekt der Kundenerfahrung ein bisschen besser zu machen”, sagte einmal Jeff Bezsos als CEO von Amazon. Aber auch jedes andere Unternehmen sollte die Steigerung der Kundenzufriedenheit als oberste Priorität sehen. Um zu wissen, welche Maßnahmen nötig sind um das Kundenerlebnis zu verbessern, ist allerdings zunächst eine kontinuierliche Messung der Kundenzufriedenheit unabdingbar! Wir zeigen die 4 besten Instrumente um die Kundenzufriedenheit zu ermitteln.

19. August 2019

Therapieeffekt für nicht-randomisierte Studien beurteilen durch Propensity Score Matching

Nicht-randomisierte Studien sind in der Kritik, da sich Behandlungs- und Kontrollgruppe oft bezüglich möglicher Stör- und Einflussgrößen unterscheiden. Kausale Effekte sind in solchen Settings nicht mehr auf die Behandlung zurückzuführen. Der Propensity-Score stellt eine Möglichkeit dar, im Analyseprozess der Daten bezüglich der erhobenen Confounder zu korrigieren. Wir geben eine Einführung in die Auswertung mit Propensity Score und erläutern die Hintergründe.

12. August 2019

Wie man unstrukturierte Daten analysiert und daraus wichtige Erkenntnisse für das eigene Unternehmen ableitet

Der vergessene Datenschatz: Viele Unternehmen übersehen, dass Sie neben strukturierten Daten in Tabellen und Datenbanken noch über weitere Quelle an wertvollen UNstrukturierten Daten verfügen. Unstrukturierte Daten bezeichnet zum Beispiel E-Mail Nachrichten oder Social Media Feeds. Wir zeigen Ihnen, was unstrukturierte und semi-strukturierte Daten ausmacht und wie man diese Daten gewinnbringend für das eigene Unternehmen nutzen kann!

29. July 2019

Gefährdet Overfitting die Gültigkeit Ihrer Analyseergebnisse? Mit diesen Tipps vermeidet man Overfitting und Underfitting!

Ein statistisches Modell soll die Wirklichkeit möglichst gut vorhersagen. Um ein Bild der Wirklichkeit zu haben, werden Daten verwendet. Diese Daten bilden die Basis zur Entwicklung eines Modells sowie zur Überprüfung der Güte des Modells. Dabei kann es leicht zu Overfitting kommen: Das Modell sagt die vorhandenen Daten optimal voraus, funktioniert aber nur unzureichend bei unbekannten Daten. Wir geben Ihnen Tipps vom Profi, wie stabile Modelle erreicht werden können.

8. July 2019

Die Delphi-Methode: So nutzen Entscheidungsträger die Befragung in Stufen

Die Delphi-Methode ist eine strukturierte Befragung von Experten zur Entscheidungsfindung. Gerade für weitreichende und komplexe Entscheidungsprozesse mit weitem Zeithorizont und großer geographischer Ausdehnung ist die Delphi Befragung ein elegantes, zeit- und ressourcensparendes Verfahren. Aber auch für kleinere Unternehmen bieten sich durch die Delphi-Methode gewinnbringende Erkenntnisse für zukünftige Planungen und Schätzungen. Wir stellen Ihnen diese Art der Umfrage vor und zeigen Ihnen ein Beispiel aus der Personalplanung.

1. July 2019

Fragebogen auswerten in 5 Schritten: So holt man wertvolle Erkenntnisse aus einer Umfrage!

Die Antworten aus dem besten Fragebogen sind wenig wert, wenn er nicht korrekt ausgewertet wird! Wer einen Fragebogen auswerten möchte weiß oft erst einmal nicht wo er anfangen soll. Deshalb geben wir in diesem Artikel 5 Schritte an die Hand, mit denen man einen Fragebogen effizient und schnell auswerten kann. So gelangt man schnell an wertvolle Erkenntnisse aus dem eigenen Fragebogen!

17. June 2019

Multiples Testen – Vorsicht vor falschen Schlüssen bei umfangreichen Studien!

Im Rahmen von Studien werden meist viele Daten gesammelt, aufbereitet und gespeichert. Viel zu schade, um damit nur eine einzige primäre Forschungshypothese zu überprüfen. Werden allerdings mehrere Fragestellungen induktiv auf einem Datensatz untersucht, erhöht sich damit auch die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 1. Art. Wir zeigen ihnen, wie sie trotzdem valide und aussagekräftige Ergebnisse erhalten.

10. June 2019

Alles unter Kontrolle? So setzt man die Kontrollvariable ein um Konfundierung herauszurechnen!

“Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser!” – diese alte Weisheit sollte auch für Ihre statistischen Analysen gelten. Der Einsatz einer Kontrollvariable ist häufig unerlässlich um eine Verfälschung der Ergebnisse (Konfundierung) zu verhindern. Wir erklären Ihnen, die Idee hinter dem Einsatz einer Kontrollvariable und zeigen welche Vorteile Kontrollvariablen bieten können.

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