Du arbeitest gerade im #Homeoffice an der #Abschlussarbeit und nutzt die #Statistiksoftware R und #RStudio und blickst noch nicht ganz durch?
Solange die Unis wegen Corona noch geschlossen sind, biete ich Dir meinen Einstiegskurs zum halben Preis!
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Wer von euch kämpft gerade bei der Uni-Arbeit mit der #Statistik?
Ich habe hier eine Empfehlung: @KellerDaniela startet nächste Woche wieder eine Statistik-Challenge. Jeden Tag bekommt ihr einen Input und könnt eure Fragen stellen.
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Arbeitest Du gerade an einem #quantitativen Projekt und kannst eine Portion #Motivation und #Fokus und Antworten auf Deine #Statistikfragen brauchen? Dann komm zur gratis online #Statistik-Challenge von 11. bis 13. Mai. Anmeldung hier: https://t.co/RDZUY4kOpI
Für Deine #Datenanalyse möchtest Du gerne die #Statistiksoftware R nutzen, weißt aber nicht so recht, wie dir der Einstieg gelingen soll?
Mein #Selbstlernkurs kann Dir dabei helfen!
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#Statistiktipp Gibst Du Deine Daten von Hand ein, kannst Du das in einem Tabellenkalkulationsprogramm tun. Richtig eingegeben können die Daten dann mit jeder gängigen #Statistiksoftware importiert werden. 10 Dinge solltest Du dabei beachten:
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#Statistiktipp#Parametrische Signifikanztests setzen voraus, dass die Daten normalverteilt sind. #Nichtparametrische Signifikanztests dürfen sowohl bei vorliegender #Normalverteilung als auch ohne eingesetzt werden. Eine Übersicht über einfache Methoden:
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#Statistiktipp#Konfidenzintervalle können ähnlich wie #Signifikanztests verwendet werden, um Unterschiede, z.B. zwischen Mittelwerten oder zwischen Effekten, auf Signifikanz zu prüfen.
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SD (Standardabweichung), SE (Standardfehler) und CI (Konfidenzintervall) eignen sich alle zur Darstellung von Streuung von metrischen Variablen. Sie haben jeweils verschiedene Vor- und Nachteile. Vor allem die Interpretation ist unterschiedlich.
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#Statistiktipp Mit der Formulierung der Frage und der Vorgabe der Antwortmöglichkeiten im #Fragebogen bestimmst Du das #Messniveau Deiner Variable.
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#Statistiktipp Der #Boxplot eignet sich gut als Visualisierung von Lage- und Streuung bei metrischen Daten, die nicht unbedingt normalverteilt sind und eventuell Ausreißer haben.
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#Statistiktipp Wenn es Abhängigkeiten innerhalb der Daten gibt, z.B. Mehrfachmessung an einzelnen Objekten, dürfen die "normalen" statistischen Methoden so nicht eingesetzt werden. Stattdessen können z.B. Multi-Level-Modelle verwendet werden.
#Statistiktipp Eine #Moderation ist statistisch gesehen ein #Interaktionseffekt. Inhaltlich bedeutet eine Moderation, dass der Effekt der Variable A von einer zweiten Variable B (der Moderator) verändert wird.