„Wer die Wahl hat, hat die Qual“ – Auch die Auswahl der richtigen Statistik Software fällt oft schwer. Schließlich hat jedes Statistikprogramm seine eigenen Stärken und Schwächen. Damit Sie das für Sie optimale Statistikprogramm finden haben wir eine Übersicht der wichtigsten Statistik Software zusammengestellt. Hier lernen Sie die Unterschiede zwischen SPSS, Stata, Excel, Programmiersprache R und SAS Software und wie Sie das für Sie beste Statistikprogramm finden!
Für Variablen wie Geschlecht oder Religionszugehörigkeit ist eine Korrelationsanalyse nicht möglich. Es gibt aber eine gute Alternative: Für kategorische Variablen kann für eine Kreuztabelle SPSS verwendet werde. Wir zeigen, wie man eine Kreuztabelle erstellt und auswertet. Außerdem geben wir Tipps, wie man die Ergebnisse einer SPSS Kreuztabelle in ansprechenden Graphen darstellt.
Möchten Sie eine lineare Regression durchführen wie ein Profi? In diesem Artikel wird Ihnen die lineare Regression einfach erklärt! Zum einen erklären wir warum eine lineare Regression für viele Anwendungsfälle ein so nützliches Verfahren ist. Außerdem erfahren Sie aber auch anhand eines Praxisbeispiels, wie Sie eine lineare Regression durchführen und sinnvoll interpretieren.
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? […]