DAS Verfahren um eine kategorische Variable vorherzusagen: Die logistische Regression wird in zahlreichen Bereichen angewendet. Wenn Sie aber noch nicht ganz sicher sind, wann eine logistische Regression sinnvoll sein kann und wann nicht, hilft dieser Artikel weiter! Wir beprechen Einsatzmöglichkeiten der logistiscchen Regression und erläutern diese durch ein anschauliches Beispiel. Ausserdem zeigen wir die Unterschiede zur linearen Regression und zum Chi-Quadrat Test auf.
Die Bildung eines statistischen Modells für die Vorhersage einer Zielvariable ist ein wichtiger Aufgabenbereich innerhalb der Statistik. Doch wie gut ist das gefundene Modell?
Wir zeigen Ihnen, wie die Modellgüte eines statistischen Modells beurteilt werden kann, auf welche Aspekte sie achten müssen und zeigen Ihnen anhand des linearen Modells und des logistischen Modells, wie Gütemasse sinnvoll eingesetzt werden. Damit Sie wissen, was sich hinter ROC AUC, ROC Curve, Mean Square Error und RMSE verbirgt…
Kennen Sie alle Voraussetzungen für eine univariate Varianzanalyse (ANOVA)? Ohne eine ordentliche Prüfung der ANOVA Vorraussetzungen sind die Ergebnisse schnell wertlos. Deswegen zeigen wir in diesem Artikel Schritt für Schritt, welche Annahmen bei der ANOVA eine Rolle spielen und wie man diese Annahmen in SPSS überprüfen können.
Anhand einer Mitarbeiterbefragung bringen wir Ihnen anschaulich näher, wie Sie eine Clusteranalyse für die Generierung homogener Stichproben verwenden können. Wir schauen uns den zugrunde liegenden Algorithmus näher an und führen diesen anschliessend aus. Mit dem Open Source Programm Rapidminer und dem Statistikprogramm SPSS zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt wird. Anschliessend erklären wir Ihnen, was sie bei der Interpretation beachten müssen
Wie geht Data Mining? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit der Open Source Data Mining Software Rapidminer Auswertungen durchführen. An einem praxisnahen Beispiel sehen Sie, wie Daten eingelesen und aufbereitet werden. Wir zeigen Ihnen, wie sie anschliessend selbst einen Entscheidungsbaum berechnen und interpretieren können.
Objektivität, Reliabilität, Validität: Erfahren Sie, weshalb diese Kenngrössen für Ihre Mitarbeiterbefragung von zentraler Bedeutung sind. Auch die Rücklaufquote und die Datenqualität zählen zu den Gütekriterien Fragebogen. Wir zeigen Ihnen, wie sie auch Ihre Mitarbeiterbefragung effizient verbessern können!
In der empirischen Forschung gibt es den qualitativen und den quantitativen Ansatz. Für beide Forschungsmethoden ist die Entwicklung eines passenden Studiendesign von zentraler Bedeutung. In diesem Artikel zeigen wir die konkrete Vorgangsweise, wie Sie ein Studiendesign einschliesslich Forschungsfrage oder Hypothese erstellen und welche Kriterien sie beachten sollten. Weiters weisen wir noch auf die Bedeutung von Gütekriterien hin.
Für komplexe Datensätze ideal: Wer komplexe Zusammenhänge untersuchen möchte kommt um multivariate Verfahren oft nicht herum. Die Auswahl an multivariate Analysemethoden ist allerdings gross und oft ist nicht klar was diese Verfahren leisten können. Unser Artikel schafft hier Klarheit mit einem ersten Überblick über die multivariate Statistik und Beispiele für mögliche Anwendungen.
Data Mining, predictive analysis oder Decision Tree: Diese Schlagwörter sind in aller Munde, wenn es um die Auswertung grosser Datenbestände (Big Data) geht. Erfahren Sie, was sich dahinter verbirgt und wie Sie diese Methoden zielgerichtet einsetzen können.
Wenn Sie Gruppen vergleichen wollen, sind ANOVA SPSS und MANOVA SPSS oft eine gute Wahl. Aber was ist der Unterschied zwischen diesen Verfahren? Diese Frage klären wir in diesem Artikel. Wir zeigen auch, wann welches Verfahren Sinn macht und wie Sie eine ANOVA und MANOVA durchführen. Ausserdem demonstrieren wir, wie beide Verfahren bei der Wahl des besten Softdrinks behilflich sein können!
