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.
“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.
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.
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.
Wie lassen sich abwanderende Kunden identifizieren? Wie lässt sich der Umsatz eines Unternehmens vorhersagen? Wir zeigen es Ihnen …
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…
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.
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.
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.
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.