Aus der Redaktion · 21 Artikel
Statistik-Blog für Promovierende
Detaillierte Leitfäden und Praxistipps zur statistischen Auswertung Ihrer Forschungsdaten — von der Hypothese bis zur Interpretation.
ANOVA in SPSS: Wann anwenden, wie auswerten?
ANOVA in SPSS: wann die Varianzanalyse das richtige Verfahren ist, welche Voraussetzungen gelten und wie Sie Post-hoc-Tests und Output interpretieren.
Big Data in der Doktorarbeit nutzen
Wie Sie Big Data sinnvoll in der Doktorarbeit einsetzen: Datenquellen, Infrastruktur, Auswertungsmethoden und die typischen Fallstricke im Überblick.
Chi-Quadrat-Test in SPSS: Anleitung
Chi-Quadrat-Test in SPSS rechnen: Kreuztabelle aufrufen, Voraussetzungen prüfen, Output lesen und Ergebnisse korrekt berichten — mit Praxisbeispiel.
Clusteranalyse in SPSS anwenden
Clusteranalyse in SPSS Schritt für Schritt: hierarchisch, K-Means oder Two-Step? Variablen wählen, Clusterzahl bestimmen und validieren.
Kohortenstudie und Fall-Kontroll-Studie im Vergleich
Kohortenstudie oder Fall-Kontroll-Studie? Unterschiede, Stärken, Bias-Quellen und passende Kennzahlen — Entscheidungshilfe für die Doktorarbeit.
Datenanalyse BWL: Spezielle Methoden
Datenanalyse in der BWL-Dissertation: Regression, Paneldaten, Event Studies, PLS-SEM und Co. — welche Methode passt und wo die Fallstricke liegen.
Datenanalyse Medizin: Spezielle Methoden
Welche Statistik braucht die medizinische Doktorarbeit? Von deskriptiver Statistik über Überlebenszeitanalysen bis zur Diagnostik im Überblick.
Fallzahlberechnung für die Promotion
Fallzahlberechnung für die Promotion: die Power-Analyse verständlich erklärt, mit G*Power- und R-Beispielen, typischen Fehlern und Praxistipps.
Hypothesen aufstellen für die Doktorarbeit
Hypothesen für die Doktorarbeit aufstellen: von der Forschungsfrage zur prüfbaren Hypothese, mit Formulierungsregeln, Beispielen und Fehlern.
Korrelation und Kausalität in der Forschung
Korrelation und Kausalität: warum Zusammenhänge keine Wirkungen beweisen, welche Designs Kausalschlüsse erlauben und wie Sie sauber formulieren.
Lineare Regression in SPSS und R
Lineare Regression in SPSS und R: Modell aufstellen, Voraussetzungen prüfen, Ergebnisse interpretieren und berichten — mit Syntax-Beispielen.
Methodenkapitel schreiben: So gelingt es
Methodenkapitel der Dissertation schreiben: Aufbau, Pflichtinhalte von Design bis Auswertung, Formulierungshilfen und Gutachter-Kritik.
p-Wert und Konfidenzintervall verstehen
p-Wert und Konfidenzintervall: was beide Kennzahlen aussagen, welche Fehldeutungen Gutachter anstreichen und wie Sie korrekt berichten.
Quantitative und qualitative Forschung im Vergleich
Quantitative vs. qualitative Forschung: Unterschiede in Logik, Stichprobe, Auswertung und Gütekriterien — und wie Sie für die Dissertation wählen.
R-Programmierung für Wissenschaftler
R-Programmierung für Wissenschaftler: Einstieg, Arbeitsumgebung, tidyverse-Workflow und reproduzierbare Auswertung für die Dissertation.
SPSS-Tutorial für Promovierende
SPSS-Tutorial für Promovierende: Oberfläche, Variablenansicht, Syntax-Workflow und die Standardanalysen der Dissertation Schritt für Schritt.
Statistik-Software im Vergleich
Statistik-Software im Vergleich: SPSS, R, Stata, Python, JASP und jamovi — Stärken, Grenzen und die Entscheidungshilfe für Ihre Dissertation.
Statistische Auswertung der Dissertation
Die statistische Auswertung der Dissertation von A bis Z: Analyseplan, Aufbereitung, Hauptanalysen und Bericht — der Fahrplan durch die heiße Phase.
Statistische Signifikanz richtig interpretieren
Statistische Signifikanz richtig interpretieren: was sie bedeutet, wo multiples Testen und Alpha-Inflation lauern und wie Sie einordnen.
t-Test in SPSS durchführen
t-Test in SPSS durchführen: alle drei Varianten Schritt für Schritt — Voraussetzungen, Durchführung, Output und korrekter Ergebnisbericht.
Wann lohnt sich statistische Beratung?
Wann sich statistische Beratung wirklich lohnt: die fünf Hochwert-Momente der Promotion, die Kosten-Nutzen-Rechnung und die Wahl des Formats.