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Eine umfassende statistische Analyse ist ein wichtiger Eckpfeiler für den Erfolg von wissenschaftlichen Arbeiten. Ob Sie eine Umfrage auswerten oder Messdaten analysieren, wir stehen Ihnen gerne unterstützend zur Seite. Unsere Mitarbeitenden sind im Bereich der statistischen Analyse erfahren. Ghostwriter-Deutschland bietet dabei maßgeschneiderte Hilfe für Sie und Ihr Projekt.

Wir unterstützen Sie bei statistischer Analyse

Ob Sie eine Bachelorarbeit oder eine Masterarbeit erstellen, das Thema Statistik ist für wissenschaftliche Texte immer präsent. Statistiken auswerten und analysieren ist eine Aufgabe, die vielen vor eine echte Herausforderung stellt. Denn eine korrekte statistische Auswertung ist umfangreich und muss nach diversen Methoden bzw. Regeln vorgenommen werden. Nur so kann die Datenanalyse brauchbare Ergebnisse liefern. Wenn Sie Hilfe dabei benötigen, eine aussagekräftige Datenauswertung zu erstellen, bieten wir Ihnen eine effektive Lösung. Arbeiten Sie mit unserem Expertenteam, um beste Ergebnisse für Ihre wissenschaftlichen Inhalte zu sichern.

Ihre Vorteile bei uns

Entscheiden Sie sich für eine Zusammenarbeit mit uns und genießen Sie eine Vielzahl von Vorzügen:

Umfangreiche Unterstützung durch erfahrenes Expertenteam
Passend für alle Arten von statistischer Auswertung
Kurze Bearbeitungszeiten – immer eine termingerechte Abgabe
Für Dissertationen, Hausarbeiten, Bachelorarbeiten und vieles mehr
Persönliche Betreuungsperson für jeden Auftrag
Höchste Diskretion
Volle Kostenkontrolle von Anfang an

Erstellen Sie in wenigen Schritten online eine individuelle Anfrage. Wir bearbeiten diese innerhalb kürzester Zeit und finden umgehend die passende Person für die Bearbeitung.

Wie eine statistische Auswertung einer Umfrage bzw. eines Fragebogens abläuft

Auf Wunsch unterstützen wir Sie in allen Teilbereichen der statistischen Auswertung. Durch die Arbeit mit einer persönlichen Betreuung und einem fest zugeteilten Experten/in können wir alle Kommunikationswege schnell und direkt durchführen:

  1. Hypothesen aufstellen – welche Hypothesen sind relevant für das Thema der wissenschaftlichen Arbeit und welche Hypothesen bringen neue Erkenntnisse hervor
  2. Fragebogen entwerfen – welche Fragen und Inhalte helfen, die Hypothesen und das Thema ergebnisorientiert zu beleuchten?
  3. Daten aufbereiten – wir übernehmen auch die Vorarbeit der Auswertung wie etwa die Datenerfassung in Excel.
  4. Daten auswerten – für die Datenauswertung wird eine passende Analysemethode gewählt und professionell umgesetzt.
  5. Hilfe bei der Interpretation – gern helfen wir Ihnen dabei, die erfassten Daten im Rahmen der Hypothese zu interpretieren.

Ob Sie ein Experteninterview durchführen oder Messergebnisse aus einer Experimentierreihe analysieren möchten, wir arbeiten eng mit Ihnen zusammen. Wir bieten auch relevante Zusatzleistungen wie etwa die Transkription von Audiointerviews.

Der Ablauf der Datenanalyse ist wie folgt:

  • Validierung der Daten – eine aussagekräftige statistische Auswertung ist ohne eine umfassende Datenbereinigung kaum möglich. Datensätze werden etwa nach möglichen Messfehlern oder inkorrekten Beobachtungen durchsucht.
  • Statistische Methodik wählen – es gibt eine Reihe von statistischen Methoden. Diese eignen sich für andere Anwendungsgebiete und arbeiten mit unterschiedlichen Voraussetzungen. Wir wählen das passende Modell für Ihre Arbeit.
  • Statistische Datenauswertung – wir übernehmen die statistische Datenauswertung von Fragebögen oder Datensätze in SPSS oder R.

Varianten der statistischen Auswertung

Es ist nicht möglich, ein allgemeines System für die statistische Auswertung zu implementieren. Je nach Art der Daten und Datensammlung sowie den Voraussetzungen der Datenanalyse kommen daher andere statistische Methoden zum Tragen. Wir beraten Sie darüber, welche Methode sich für Ihre Arbeit am besten eignet und setzen dies umfassend für Sie um.

Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik, auch als beschreibende Statistik bekannt, stellt empirische Daten durch Tabellen und Kennzahlen dar. Diese statistische Methode ist für umfangreiches Datenmaterial geeignet, das leicht überschaubar geordnet und visualisiert werden soll.

Ein Beispiel für den Nutzen von deskriptiver Statistik ist der Vergleich von Monatsausgaben zweier Krankenhausabteilungen des gleichen Fachbereichs mit den jeweiligen Mittelwerten und Streuungen.

Induktive Statistik

Die induktive Statistik ist auch als Inferenzstatistik bekannt. Ihre Aufgabe besteht darin, über eine Zufallsstichprobe Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit zu ziehen. Diese Rückschlüsse werden anschließend durch Hypothesentests oder andere statistische Methoden geprüft.

Im Rahmen der induktiven Statistik kommen diverse Testverfahren zum Einsatz:

  • Konfidenzintervalle
  • Testen des p-Werts am Signifikanzniveau
  • t-Test
  • Chi Quadrat Test

Die induktive Statistik wid etwa genutzt, um Wahlprognosen zu erstellen.

Explorative Datenanalyse (EDA)

Die explorative Datenanalyse untersucht Daten, zu denen nur ein begrenztes Wissen der Zusammenhänge der Daten untereinandervorhanden ist. Diese Technik wird unter anderem im Data-Mining verwendet.

Ein bekanntes EDA-Beispiel ist die Ermittlung der globalen Lebenserwartung des Menschen. Diese Daten werden im Zusammenhang mit möglichen Gründen für regionale Unterschiede gestellt.

Multivariate Datenanalyse

Eine multivariate Analysemethode untersucht mehrere statistische Variablen oder Zufallsvariablen gleichzeitig. So können etwa für Krankenhäuser die Variablen-Anzahl der Betten, Alter der Patienten, Anzahl des Personals usw. erhoben und miteinandern in Verbindung gesetzt werden. Im Gegensatz dazu steht die univariate Analyse, die jede Komponente separat betrachtet.

Die multivariate Datenanalyse ist in der Lage, Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen aufzuzeigen – ändert sich die Sterberate in einem Krankenhaus mit der Anzahl des Personals.

Statistikpakete zur Datenauswertung und Datenanalyse:

SPSS
R-Studio
STATA
SAS/STAT
Excel

Datenanalyse und Datenauswertung mit SPSS

Nutzen Sie mit SPSS die deskriptive Statistik als Grundlage Ihrer Analyse. In SPSS lassen sich die Daten durch Diagramme darstellen. Dies hilft dabei, einen visuellen Ansatz für die SPSS Datenverteilung zu schaffen. So lässt sich erkennen, welche Voraussetzungen für die Durchführung weiterer Verfahren erfüllt sind.

Datenanalyse und Datenauswertung mit R

R ist eine Open-Source-Entwicklungsumgebung für statistische Analysen. Das Programm bietet vor allem eine flexible Grafikumgebung für die explorative Datenanalyse. Darüber hinaus eignet es sich für diverse klassische sowie moderne statistische und numerische Verfahren in der Datenanalyse und Modellierung.

Datenanalyse und Datenauswertung mit STATA

STATA bietet einen großen Funktionsumfang für die Datenanalyse. Im Rahmen der statistischen Auswertung ist STATA ein sehr kostenintensives Programm. So ist der Kauf des Programms für eine einmalige Nutzung nicht immer lohnenswert. Nutzen Sie daher unser umfangreiches Angebot für die Arbeit mit STATA.

Datenanalyse und Datenauswertung mit SAS

SAS ist eine Statistiksoftware, die in der Biometrie und in der klinischen Forschung eingesetzt wird. Dank der direkten Integration neuer statistischer Verfahren, einer zuverlässigen, stabilen Arbeitsroutine und einer guten Dokumentation können wir viele Anwendungsgebiete der angewandten Statistik bearbeiten.

Datenanalyse und Datenauswertung mit Excel

Die Datenanalyse mit Excel ist für viele ein wichtiges Tool von Auswertungen aller Art. Excel ist Arbeit mit Tabellen. Hier lassen sich komplexe wie einfache Strukturen analysieren, darstellen, sortieren und modifizieren. Gerne übernehmen wir die Datenpflege und eine umfassende Auswertung für Sie mit Excel.