Cohen’s d soll helfen, die Stärke eines gemessenen Unterschieds im arithmetischen Mittel zwischen zwei Gruppen zu bestimmen. Denn nicht jeder beobachtete Effekt, der statistisch signifikant ist, ist auch in der Praxis bedeutsam. Bei großen Datenmengen können auch kleine Differenzen signifikant und aussagekräftig sein. Wie die Korrelationskoeffizienten gehört Cohen’s d daher zu den Kennzahlen zur Messung […]
In Zusammenhang mit dem Statistikprogramm Stata möchten wir mit margins eine weitere Funktion präsentieren, die nicht nur zusätzliche Möglichkeiten für eine professionelle Ergebnispräsentation bietet, sondern bei der Anwendung von nicht-linearen Modellen sogar unabdingbar ist.
Untersucht man Gruppenunterschiede bezogen auf das Risiko, eine bestimmte Krankheit zu bekommen oder ein anderes Ereignis zu erfahren, stößt man unweigerlich auf die Begriffe Odds Ratio, Relatives Risiko und Hazard Ratio. In unserem Artikel zeigen wir auf, wie diese Kennzahlen zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese Maße einfach und schnell berechnen und interpretieren können!
Wenn man sich mit Datentransformation in R befasst, stößt man schnell auf das viel genutzte Paket dplyr. Dieses Paket stellt praktische Funktionen zur Verfügung, die Filtern, Gruppieren und andere Operationen erleichtern. In diesem Artikel zeigen wir die wichtigsten und meist genutzten Funktionen auf. Außerdem erklären wir die Magie des genialen Pipe Operator. Die Ausführungen werden für besseres Verständnis mit Beispielen ergänzt.
Publikationsfertige Tabellen und Abbildungen in gewünschter Form (zB. auch in APA) lassen sich nicht nur mit dem Statistikprogramm R erzeugen. Auch für Stata Nutzer gibt es in dieser Hinsicht gute Nachrichten, wie wir mit diesem Beitrag zeigen möchten
Die lineare Regressionsanalyse gehört zu den multivariaten Verfahren und analysiert den Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. In diesem Artikel soll exemplarisch anhand eines konkreten Fallbeispiels eine Stata Regression illustriert und interpretiert werden.
So einfach lässt sich R Studio nutzen. Schritt-für-Schritt-Anleitung von der Installation bis zur Nutzung
Dieser Artikel behandelt die Analyse von Daten mit mehreren Beobachtungen pro Fall, auch abhängige Stichprobe genannt. Welche Analysetools können wir hier anwenden? – Eine ANOVA bietet zwar die Möglichkeit, Abhängigkeiten in der Stichprobe zu berücksichtigen, kommt aber bei komplexeren Fragestellungen schnell an ihre Grenzen. In diesem Fall bietet ein gemischtes Modell oder mixed model eine hilfreiche Alternative.
Für Viele ist das Erstellen von aussagekräftigen Darstellungen eine große Herausforderung. Warum das nicht so sein muss und wie Sie mit wenigen Zeilen R Code eindrucksvolle Plot erstellen, erfahren Sie in diesem ggplot2 Tutorial!
Statistik mit R einfach erklärt und aufbereitet. Lernen Sie die verschiedenen Funktionen von R kennen, um Mittelwert, Standardabweichung und Co zu bestimmen! Außerdem werden erprobte Methoden vorgestellt, die die Statistische Auswertung mit R optimal vorbereiten.