Statistik & Datenanalyse
Empirische Daten liefern erst dann wissenschaftlichen Mehrwert, wenn sie mit einem zur Forschungsfrage passenden Verfahren ausgewertet und nachvollziehbar interpretiert werden. KIM Ghostwriting unterstützt Sie bei der Planung, Durchführung und verständlichen Aufbereitung quantitativer und qualitativer Datenanalysen.
Unverbindlich anfragenDie Methode muss zur Forschungsfrage und zu den Daten passen
Eine statistische Analyse beginnt nicht mit der Auswahl eines Tests. Zunächst muss geklärt werden, welche Forschungsfrage beantwortet werden soll, welche Variablen vorliegen, wie diese gemessen wurden und welche Eigenschaften der Datensatz besitzt.
Erst auf dieser Grundlage lässt sich entscheiden, welche Auswertungsverfahren fachlich sinnvoll sind. Abhängig vom Forschungsdesign kann es beispielsweise um die Beschreibung einer Stichprobe, den Vergleich von Gruppen, Zusammenhänge zwischen Variablen oder die Prüfung zuvor formulierter Hypothesen gehen.
Auch nach der Berechnung ist die Arbeit nicht beendet. Ergebnisse müssen verständlich dargestellt, fachlich interpretiert und anschließend in Bezug auf die Forschungsfrage eingeordnet werden.
Vorhandene Datensätze, Fragebögen, Hypothesen, Forschungsfragen und bisherige Auswertungen können als Ausgangspunkt verwendet werden. Dadurch lässt sich gezielt prüfen, welche weiteren Analyseschritte sinnvoll sind.
Wobei können wir Sie bei der Datenanalyse unterstützen?
Die Unterstützung richtet sich nach Forschungsdesign, Datengrundlage, Fragestellung und dem aktuellen Stand des Projekts.
Analyseplanung
Forschungsfragen und Hypothesen werden mit den verfügbaren Daten und möglichen Auswertungsverfahren in Beziehung gesetzt.
Datenaufbereitung
Datensätze können auf Struktur, Kodierung, fehlende Werte, Variablen und weitere für die Analyse relevante Aspekte geprüft werden.
Deskriptive Statistik
Stichprobe und Variablen können mithilfe geeigneter Kennwerte, Häufigkeiten und Verteilungen nachvollziehbar beschrieben werden.
Hypothesentests
Je nach Fragestellung können geeignete statistische Verfahren zur Prüfung zuvor formulierter Hypothesen ausgewählt und erläutert werden.
Zusammenhänge
Zusammenhänge zwischen Variablen können mit geeigneten statistischen Verfahren untersucht und fachlich eingeordnet werden.
Regression
Bei geeigneten Forschungsfragen können Regressionsmodelle zur Untersuchung von Zusammenhängen und Einflussgrößen eingesetzt werden.
Qualitative Analyse
Auch qualitative Daten wie Interviews oder Textmaterial können mithilfe eines zur Forschungsfrage passenden Auswertungsverfahrens strukturiert werden.
Interpretation
Ergebnisse werden nicht nur berichtet, sondern hinsichtlich Forschungsfrage, Hypothesen und methodischer Grenzen eingeordnet.
Ergebnisdarstellung
Tabellen, Abbildungen und Ergebnisbeschreibungen können übersichtlich und auf die wesentlichen Befunde ausgerichtet werden.
Statistische Verfahren passend zur Fragestellung auswählen
Welches statistische Verfahren geeignet ist, hängt unter anderem von Forschungsfrage, Skalenniveau, Stichprobe, Verteilung und Untersuchungsdesign ab. Deshalb sollte die Methodenauswahl begründet und nicht allein anhand eines gewünschten Ergebnisses getroffen werden.
Zunächst beschreiben, was im Datensatz vorhanden ist
Die deskriptive Statistik fasst die erhobenen Daten übersichtlich zusammen. Je nach Variablentyp können beispielsweise Häufigkeiten, Mittelwerte, Median, Standardabweichungen oder andere Kennwerte sinnvoll sein.
Auch die Zusammensetzung der Stichprobe gehört häufig zur Ergebnisdarstellung. Dabei sollte nicht möglichst jede berechenbare Kennzahl berichtet werden, sondern diejenigen, die für Forschungsfrage und Verständnis der Daten relevant sind.
- Stichprobe beschreiben
- Häufigkeiten darstellen
- Lage- und Streuungsmaße bestimmen
- Verteilungen nachvollziehbar aufbereiten
Hypothesen und Zusammenhänge untersuchen
Inferenzstatistische Verfahren werden eingesetzt, wenn über die reine Beschreibung der beobachteten Daten hinaus statistische Schlussfolgerungen untersucht werden sollen.
Die Auswahl des Verfahrens hängt dabei von mehreren Voraussetzungen ab. Ein bestimmter Test sollte deshalb nicht nur gewählt werden, weil er bekannt ist oder häufig verwendet wird.
- Hypothesen operationalisieren
- Voraussetzungen der Verfahren prüfen
- Passenden Test auswählen
- Ergebnisse sachgerecht interpretieren
Auch Text- und Interviewdaten systematisch auswerten
Nicht jedes empirische Forschungsprojekt arbeitet mit numerischen Daten. Interviews, offene Antworten, Dokumente oder andere Textmaterialien erfordern qualitative Auswertungsverfahren, deren Vorgehen ebenfalls transparent und methodisch begründet werden sollte.
Daten vorbereiten
Vor der Analyse muss geklärt werden, welches Material ausgewertet wird und wie es für die weitere Bearbeitung vorbereitet werden soll.
Kategorien entwickeln
Je nach gewähltem Verfahren können Kategorien theoriegeleitet, materialgeleitet oder in einer Kombination aus beiden entwickelt werden.
Material strukturieren
Relevante Textstellen werden anhand der gewählten Auswertungslogik geordnet, verglichen und in Bezug auf die Forschungsfrage analysiert.
Die Wahl des Forschungsansatzes richtet sich nach der Forschungsfrage. Qualitative und quantitative Methoden beantworten unterschiedliche Arten von Fragen und können bei geeigneten Forschungsdesigns auch miteinander kombiniert werden.
Welche Analysen können je nach Projekt relevant sein?
Die folgende Auswahl ist keine automatische Empfehlung für ein bestimmtes Projekt. Welches Verfahren sinnvoll ist, muss immer anhand von Forschungsfrage, Daten und methodischen Voraussetzungen geprüft werden.
Zahlen verständlich und nachvollziehbar darstellen
Eine Ergebnisdarstellung sollte die für die Forschungsfrage relevanten Befunde klar präsentieren. Tabellen und Abbildungen können dabei helfen, größere Informationsmengen übersichtlich darzustellen.
Im Fließtext sollten die zentralen Befunde hervorgehoben werden, ohne sämtliche Werte einer Tabelle unnötig zu wiederholen.
- Wesentliche Ergebnisse auswählen
- Tabellen übersichtlich gestalten
- Abbildungen sinnvoll einsetzen
- Statistische Kennwerte verständlich berichten
Statistische Signifikanz ist nicht die ganze Aussage
Ein statistisches Ergebnis muss im Kontext der Forschungsfrage interpretiert werden. Dabei können neben Signifikanz auch Effektstärken, Unsicherheit, Stichprobe und methodische Grenzen relevant sein.
Zudem sollte zwischen dem Ergebnis selbst und seiner wissenschaftlichen Interpretation unterschieden werden. Erst in der Diskussion wird der Befund mit Theorie, Forschungsstand und möglichen Erklärungen verbunden.
- Hypothesen sachgerecht beurteilen
- Effekte inhaltlich einordnen
- Grenzen der Analyse berücksichtigen
- Überinterpretationen vermeiden
Datenanalyse für unterschiedliche Forschungsprojekte
Statistische und qualitative Auswertungen können in unterschiedlichen wissenschaftlichen Arbeiten relevant sein. Art und Tiefe der Analyse richten sich nach dem jeweiligen Forschungsdesign.
So läuft Ihre Datenanalyse-Anfrage ab
Für eine sinnvolle Einschätzung sind insbesondere Forschungsfrage, vorhandene Daten, Methodik und gewünschter Termin wichtig.
Projekt, Forschungsfrage, Datenlage und gewünschte Unterstützung beschreiben.
Datengrundlage, Forschungsdesign und Aufgabenstellung werden betrachtet.
Geeignete Auswertungsschritte werden anhand der Fragestellung abgestimmt.
Die vereinbarten Analyse- und Aufbereitungsschritte werden durchgeführt.
Ergebnisse werden nachvollziehbar erläutert und vereinbarte Rückfragen geklärt.
Was kostet Statistik & Datenanalyse?
Der Aufwand hängt stark vom jeweiligen Projekt ab. Relevant sind beispielsweise Umfang und Zustand des Datensatzes, Forschungsdesign, Anzahl der Variablen, gewünschte Analyseverfahren und Umfang der Ergebnisaufbereitung.
Auch die Ausgangslage spielt eine Rolle. Eine bereits vollständig vorbereitete Datendatei mit klar definierten Hypothesen erfordert andere Arbeitsschritte als ein Projekt, bei dem zunächst Datenstruktur und Analysekonzept geklärt werden müssen.
Deshalb wird jede Anfrage individuell geprüft und auf Basis des konkreten Leistungsumfangs kalkuliert.
- Art der wissenschaftlichen Arbeit
- Fachrichtung
- Forschungsfrage und Hypothesen
- Beschreibung des Datensatzes
- Gewünschte Auswertung
- Gewünschter Termin
Methodische und statistische Unterstützung sollte nachvollziehbar eingesetzt werden. Welche externe Unterstützung bei einer Prüfungsleistung zulässig ist und wie Ergebnisse oder unterstützende Materialien verwendet werden dürfen, richtet sich nach den Vorgaben Ihrer Hochschule, Ihres Studiengangs und der jeweiligen Prüfungsordnung.
Datenanalyse für Ihr Projekt anfragen
Beschreiben Sie kurz Forschungsfrage, Datengrundlage und gewünschte Auswertung. Wir prüfen individuell, welche Unterstützung für Ihr Projekt sinnvoll ist.
Häufige Fragen zu Statistik & Datenanalyse
Kann ich Unterstützung bei der statistischen Auswertung meiner Bachelor- oder Masterarbeit erhalten?
Welcher statistische Test ist für meine Forschungsfrage geeignet?
Können bereits erhobene Daten ausgewertet werden?
Ist auch qualitative Datenanalyse möglich?
Können Hypothesen geprüft werden?
Werden auch Tabellen und Abbildungen erstellt?
Können Ergebnisse auch erklärt werden?
Was kostet eine statistische Auswertung?
Kostenloses Angebot erhalten
Beschreiben Sie kurz Ihr Forschungsprojekt, Ihre Daten und die gewünschte Auswertung. Wir prüfen Ihre Anfrage individuell und melden uns zeitnah bei Ihnen.
