Über Daniela Keller

Ich berate als Statistik-Expertin Unternehmen, Forschungsgruppen, Doktoranden und Studenten zu allen Statistikthemen - von der Planung der Studie über die Auswertung mit geeigneter Software bis zur Darstellung und Präsentation der Ergebnisse. Es ist mir wichtig, Sie bedarfsgerecht zu Ihrer Fragestellung zu beraten und somit zum Gelingen Ihres Projekts beizutragen. Hier schreibe ich über kleine Statistikfragen, die ich knapp und unkompliziert beantworte und Lösungsansätze beschreibe.

Der Aufbau der statistischen Datenanalyse

Die statistische Datenanalyse ist aus mehreren Bausteinen aufgebaut. Die Basis bildet die deskriptive Statistik zusammen mit den Abbildungen. Darauf aufbauend wird dann die schließende Statistik mit den Signifikanztests gerechnet.

Dieser Aufbau – die deskriptive Statistik und Abbildungen als Basis für die schließende Statistik – ist entscheidend, denn nur mit einer fundierten deskriptiven Analyse

  • kannst Du sicher sein, dass die Daten passen (keine Tippfehler, keine extremen Ausreißer usw.),
  • kannst Du Deine Daten und Zusammenhänge/Unterschiede beschreiben und
  • kannst Du die passenden Methoden als Signifikanztests auswählen (z.B. parameterisch oder nichtparametrisch).

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Die ANCOVA oder Kovarianzanalyse – Verwendung und Voraussetzungen

Die ANCOVA oder auch Kovarianzanalyse ist eine statistische Methode, bei der ähnlich wie bei der ANOVA oder Varianzanalyse eine metrische abhängige Variable auf Unterschied zwischen Gruppen untersucht wird. Im Gegensatz zur ANOVA wird in der ANCOVA aber ein zusätzlicher metrischer Faktor – auch genannt Kovariate – mit ins Modell aufgenommen.

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Die ANCOVA oder Kovarianzanalyse ist demnach eine Erweiterung der ANOVA um eine metrische Kovariate. Weiterlesen

Voraussetzungen der logistischen Regression

Die logistische Regression wird gerechnet, wenn der Einfluss von Faktoren auf eine dichotome abhängige Variable untersucht werden soll. Dabei können die Faktoren metrisch oder kategorial sein.

Im Gegensatz zur linearen Regression hat die logistische Regression nicht ganz so viele Voraussetzungen. Dennoch ist es wichtig, die Voraussetzungen zu prüfen, denn nur wenn sie erfüllt sind, darf das Ergebnis der logistischen Regression verwendet werden. Weiterlesen

Transformationen – wozu und wie?

Wozu brauchst Du eine Transformation Deiner Daten?

Wenn sich Deine Daten als nicht normalverteilt herausstellen, kannst Du versuchen, sie durch Transformation in eine annähernde Normalverteilung umzuformen. Wenn das gelingt, rechnest Du anschließend die weiteren Analysen wie Signifikanztests mit den transformierten Daten. Dann ist es möglich, parametrische Methoden, die Normalverteilung fordern, anzuwenden.

Auch andere Probleme mit der Verteilung, wie zum Beispiel Hetereskedastizität, Nicht-Linearität oder Ausreißer können eventuell mit Transformationen behoben werden. Weiterlesen