von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Sep 24, 2024 | Excel
Es kann sein, dass Daten in nicht digitaler Form vorliegen. Ein Paradebeispiel sind Papierfragebögen. Diese müssen zur Auswertung natürlich zwingend digitalisiert werden. Um die Fehleranfälligkeit zu reduzieren bzw. Falscheingaben zu verhindern, eignet sich eine...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 13, 2022 | G*Power, Stichprobenumfang
Im Vorfeld jeder statistischen Untersuchung sollte mittels einer Poweranalyse sichergestellt werden, dass eine hinreichend große Menge an Probanden/Beobachtungen vorliegt. Warum? Kurz gesagt, damit der Test auch die Chance hat, einen Effekt erkennen zu können. Diese...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 13, 2022 | G*Power, Stichprobenumfang
Im Vorfeld jeder statistischen Untersuchung sollte mittels einer Poweranalyse sichergestellt werden, dass eine hinreichend große Menge an Probanden/Beobachtungen vorliegt. Warum? Kurz gesagt, damit der Test auch die Chance hat, einen Effekt erkennen zu können. Diese...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: May 18, 2025 | G*Power, Stichprobenumfang, Wissenschaftliches Arbeiten
G*Power ist ein kostenloses Tool der Uni Düsseldorf. Es dient primär zur Ermittlung der Mindeststichprobengröße für diverse statistische Analyseverfahren. 1 Vorbemerkungen zu Inputparametern von G*Power G*Power dient mir vor der Datenerhebung festzustellen, wie große...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 16, 2023 | Mittelwertvergleich, R
1 Ziel des Friedman-Test in R Der Friedman-Test ist ein nicht parametrischer Mittelwertvergleich bei 3 oder mehr abhängigen Stichproben. Die Nullhypothese geht von Gleichheit der Gruppen- bzw. Zeitpunktmittelwerte aus. Der Friedman-Test verwendet Ränge statt die...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 13, 2022 | R, R-Diagramme
Welchen Zweck hat ein Q-Q-Plot bzw. Q-Q-Diagramm überhaupt? Das Quantil-Quantil-Diagramm dient zur Prüfung von Variablen auf Normalverteilung. Es vergleicht die tatsächliche Verteilung einer Variable mit der idealtypischen Normalverteilung – mithilfe der...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Sep 29, 2023 | Deskriptive Statistik, Excel
1 Ziel der deskriptiven Statistik Deskriptiv heißt beschreibend und das ist hierbei Ziel. Die Stichprobe – oder zumindest einige ihrer Variablen – werden anhand einer Auswahl von Lageparametern und Streuparametern beschrieben. Es gehört mehr oder weniger...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Jul 17, 2024 | Normalverteilung, R
1 Warum Prüfung auf Normalverteilung? Häufig hört man, dass für gewisse Verfahren die Daten normalverteilt sein müssen. Hier kann ich bereits mit dem ersten Mythos aufräumen. Eine pauschale Normalverteilung von Daten bzw. Variablen ist nicht notwendig. Es gibt jedoch...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 13, 2022 | Deskriptive Statistik, R
1 Ziel der deskriptiven Statistik Deskriptiv heißt beschreibend und darum soll es auch gehen. Die Stichprobe – oder einige ihrer Variablen – werden mithilfe verschiedener Lageparameter und Streuparameter beschrieben. Es ist unbedingt notwendig, im Rahmen...
von Björn Walther | Zuletzt bearbeitet am: Oct 13, 2022 | Deskriptive Statistik, SPSS
1 Ziel der deskriptiven Statistik Deskriptiv heißt beschreibend und genau das ist auch das Ziel. Die Stichprobe – oder zumindest einige ihrer Variablen – werden mittels Lageparametern und Streuparametern beschrieben. Es gehört quasi zum Pflichtprogramm...