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Statistik verstehen. Entscheidungen begründen.

Ein Lernort für Studierende und Forschende: von der Testwahl über p-Werte und Effektgrößen bis zu ehrlichen Grafiken und übertragbarem R-Code.

Lernartikel entdeckenEigene Daten analysieren
Entscheidungsweg zur Wahl eines statistischen Tests Von der Forschungsfrage führen Datentyp, Anzahl der Gruppen und Abhängigkeit zu geeigneten Testfamilien. Was ist Ihre Frage?Unterschied oder Zusammenhang? Welcher Datentyp?numerisch · ordinal · kategorial Wie ist das Design?unabhängig · gepaart · mehrere Gruppen t-Test / WelchMittelwerte Rangtestordinale Lage χ² / FisherHäufigkeiten
Lernpfade

Grundlagen, die direkt in der Forschung helfen

Jeder Artikel kombiniert Konzept, Entscheidungshilfe, Grafik, häufige Fehler und ausführbaren R-Code.

Testwahl · 9 Minuten

Welchen statistischen Test wählen? Ein Entscheidungsweg

Statistischen Test anhand von Forschungsfrage, Datentyp, Gruppenanzahl und Studiendesign auswählen – mit Entscheidungshilfe und R-Beispielen.

Artikel lesen →Interpretation · 8 Minuten

p-Wert, Konfidenzintervall und Effektgröße richtig interpretieren

Was p-Werte wirklich sagen, wie Konfidenzintervalle Unsicherheit zeigen und warum Effektgrößen für wissenschaftliche Aussagen unverzichtbar sind.

Artikel lesen →Methodenvergleich · 7 Minuten

t-Test oder Mann-Whitney-U-Test? Fragen, Annahmen und R-Code

Welch-t-Test und Mann-Whitney-U-Test fachlich vergleichen: unterschiedliche Nullhypothesen, Voraussetzungen, Fehlinterpretationen und R-Beispiele.

Artikel lesen →Visualisierung · 8 Minuten

Statistische Grafiken: Verteilung, Einzelwerte und Unsicherheit zeigen

Boxplot, Einzelpunkte, Histogramm, Q-Q-Plot, ECDF und Konfidenzintervalle sinnvoll auswählen und mit ggplot2 in R erstellen.

Artikel lesen →
4fundierte Lernartikel zum Start
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