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ACAD WRITE Statistische Auswertungen

Statistische Auswertungen sind die Brücke zwischen Ihrer Theorie und der Praxis

Sie haben ein konkretes Thema, wissen jedoch nicht, wie Sie es anhand der Praxis überprüfen können bzw. wie eine statistische Auswertung funktioniert? Dann sind Sie bei ACAD WRITE genau richtig. Grundsätzlich gibt es zwei Wege, empirisch zu arbeiten: die qualitative und die quantitative Forschung. Statistische Auswertungen sind ein Instrument, dessen sich die quantitative Forschung bedient. Wir finden für Sie die richtige Methodik und machen Ihr Thema messbar.

Datenerhebungsverfahren:
Wie komme ich an Daten?

Neben den Methoden der statistischen Auswertung für das spätere Berechnen der Daten gibt es auch sogenannte Methoden oder Verfahren der Datenerhebung. Unabhängig von der Wissenschaftsdisziplin (z. B. Wirtschaftswissenschaften, Medizin oder Psychologie) unterscheidet man zwischen drei Verfahren: Beobachtung, Befragung und Inhaltsanalyse. Die Befragung ist die am häufigsten gewählte Methode, muss aber nicht zwangsläufig die richtige sein. Es kann Verzerrungen geben, die automatisch eintreten, wenn man die Probanden bestimmte Dinge selbst einstufen lässt. Beobachtungen oder Inhaltsanalysen können objektiver oder eine gute Ergänzung sein, um Befragungsergebnisse abzugleichen. So oder so sind es Datenerhebungsverfahren, die zunächst festgelegt werden müssen, ehe eine statistische Auswertung stattfinden kann.

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Kontaktieren Sie uns bereits im Rahmen der Planung Ihres Forschungsprojektes und unser Autor berät Sie hinsichtlich des geeignetsten Verfahrenskonzepts.

Wie sollte ein Datensatz zur statistischen Auswertung aussehen?

Sie haben selber eine Befragung durchgeführt oder anderweitig Daten erhoben (z. B. aus einem Aktienportal, über staatliche Statistiken oder medizinisch-klinische Studien) und sind nun an dem Punkt angekommen, an dem Sie im Rahmen Ihres empirischen Teils Unterstützung benötigen? Ihre Daten sollten, wenn möglich, bereits dem gängigen Einlesestandard der Statistikprogramme entsprechen, um die statistische Auswertung für unseren Ghostwriter zu erleichtern. Der Grundsatz ist dabei: je Dateispalte (z. B. Excel oder CSV) = eine Variable und je Zelle darunter ein Beobachtungswert. Am Ende muss Ihr Ghostwriter nur noch wissen, welcher Datensatzinhalt zu welcher Hypothese oder Forschungsfrage gehört. Der statistischen Auswertung steht jetzt nichts mehr im Weg.

Grundlegendes zur statistischen Auswertung in wissenschaftlichen Arbeiten

Die Statistik ist ein Werkzeug, das entweder Daten strukturiert (deskriptive Statistik) oder Hypothesen überprüft (Inferenzstatistik). Während die deskriptive Statistik (z. B. Mittelwerte oder Häufigkeiten) auch von unbefleckten Anwendern noch relativ einfach für statistische Auswertungen zu nutzen ist, ist dies bei inferenzstatistischen Methoden, die sich zur Prüfung verschiedener Annahmen der Wahrscheinlichkeitsrechnung bedienen, schon moderat komplizierter. So muss man zunächst wählen, welche Methode zur Überprüfung Ihrer Forschungshypothese oder -frage passt und steht dann vor der Aufgabe, die statistische Methode sowohl zu verstehen als auch für die statistische Auswertung anwenden zu können. Bereits bei der Prüfung der Anwendbarkeit einer statistischen Methode gibt es beispielsweise eine Vielzahl von Hürden (z. B. Normalverteilung der Daten oder Regressionsdiagnosen). Sind Voraussetzungen nicht gegeben, muss gewürdigt werden, ob ein Verfahren dennoch anwendbar ist oder ob auf eine geeignete Alternative ausgewichen werden kann.

Statistische Auswertung für die Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Dissertation

So wie die später zu erlangenden akademischen Grade in ihrer Wertigkeit verschieden sind, so muss sich auch das Ghostwriting in seinem Anspruch je nach Forschungsvorhaben unterscheiden. Für jedes Projekt, das eine statistische Auswertung anstrebt, wird ein Autor eingesetzt, welcher die statistischen Anforderungen des jeweiligen Arbeitsniveaus kennt und anzuwenden weiß, und zwar auch dann, wenn es nirgends explizit in Ihren Unterlagen geschrieben steht. Beispiel dafür ist etwa die Testung von Gütekriterien für gemessene Sachverhalte, die bei einer Dissertation um Längen intensiver und anspruchsvoller erfolgen muss als beispielsweise bei einer Bachelorarbeit. Ein weiteres Beispiel ist, dass die Ergänzung von α- und β-Fehlern in einer sehr differenzierten Betrachtung in der Regel erst ab einer statistischen Auswertung auf Masterniveau beginnt und von den Studierenden verlangt wird. Solche und andere vergleichbare Inhalte berücksichtigen wir für Sie, indem wir Sie von Anfang an individuell beraten.

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Alle diese Probleme können Sie dadurch lösen, dass Sie die Beratung und Begleitung in unsere Hand legen. Unsere Autoren übernehmen diese Entscheidungen für Sie und dokumentieren dies sauber in der Methodik Ihrer statistischen Auswertung.

Arten von Hypothesen

Sie haben mit Sicherheit schon häufiger den Begriff Hypothese gehört. Wir verwenden ihn in diesem Abschnitt ebenfalls. Jedoch gibt es zwei grundlegende Unterschiede im Bedeutungsgehalt des Terminus Hypothese, die wir an dieser Stelle der Klarheit halber gern aufschlüsseln möchten. In Ihrer wissenschaftlichen Arbeit beispielsweise mit dem Ziel einer statistischen Auswertung formulieren Sie eine Hypothese, die Sie zu überprüfen beabsichtigen. Diese Hypothese ist in der Regel eine Forschungshypothese oder zumindest eine erste These. Forschungshypothesen kann man, vereinfacht gesagt, in sogenannte Zusammenhangshypothesen (z. B. je mehr Online-Targeting ein Unternehmen betreibt, desto erfolgreicher ist das Unternehmen) oder Unterschiedshypothesen (z. B. Männer sind im Beruf machtaffiner als Frauen) differenzieren. Um eine Forschungshypothese mittels statistischer Auswertung zu überprüfen, benötigt man nun ein statistisches Verfahren, dessen statistische Hypothese zur Forschungshypothese passt. Eine statistische Hypothese ist die kleinste Form der Hypothese. Es gibt Null- (i. d. R. kein Effekt) und Alternativhypothesen (i. d. R. ein Effekt) eines jeweiligen Testverfahrens und diese müssen vorher genau analysiert werden, um die Forschungshypothese mit einem Verfahren prüfen zu können.

Besonderheiten
verschiedener Daten

Diejenigen Daten, die Sie oder wir über eines der Datenerhebungsverfahren erhoben haben, bezeichnen wir der Einfachheit halber als Messdaten zur statistischen Auswertung.
Um die richtige statistische Methode zum Auswerten von Messdaten auszuwählen, muss jedoch zunächst bewusst sein, welche Daten ausgewertet werden sollen.

Querschnittsdaten

Diese stellen den häufigsten Datentyp dar: Die Variablenwerte der Untersuchungseinheiten beziehen sich auf einen Zeitpunkt. Wenn Sie z. B. eine Befragung oder eine Inhaltsanalyse respektive eine Beobachtung zum Zeitpunkt tn durchführen, entspricht der Typus Ihrer Daten später dem der Querschnittsdaten. Querschnittsdaten unterliegen bei der statistischen Auswertung den geringsten Restriktionen, was die Geeignetheit von statistischen Methoden angeht.

Messreihen/Zeitreihendaten

Zwischen den Termini Messreihe und Zeitreihe macht die Literatur keinen Unterschied. Sie stellen eine Sequenz von Werten einer Variable bei einer Untersuchungseinheit dar, die zu verschiedenen Zeitpunkten erhoben wurden (z. B. Aktienkurse, Arbeitslosenquoten, Kriminalitätsraten, Armutsquoten) und in die statistische Auswertung einfließen. Die Erhebung der Daten geschieht in den allermeisten Fällen durch eine Inhaltsanalyse oder in einigen denkbaren Fällen auch über eine Beobachtung ohne einen echten Probanden. Der Erhebungsprozess sollte in Ihrer Arbeit genau dokumentiert sein.
Die schwierigste Komponente jedoch stellt die inferenzstatistische Auswertung von Zeitreihendaten dar, wenn man Zusammenhangshypothesen überprüfen möchte. Hierzu können in der Regel keine etablierten Zusammenhangsanalysen (z. B. Zusammenhang zwischen Wirtschaftsförderungsprogrammen des Bundes und Aktienkursen) wie z. B. die lineare Regression verwendet werden, da Zeitreihendaten die Regressionsvoraussetzungen verletzen und damit häufig kaum anwendbar sind.

Paneldaten

Für jede Untersuchungseinheit werden zu mindestens zwei Messzeitpunkten die Werte der dazugehörigen Variablen erhoben, wobei das Zeitintervall bei allen Untersuchungseinheiten identisch ist. Paneldaten können als Zeitreihendaten für mehrere Untersuchungseinheiten aufgefasst werden. Analog zu den Mess- bzw. Zeitreihendaten macht sich die Paneldatenanalyse besondere Regressionsschätzungsmodelle zunutze, welche die Probleme der linearen Regressionsanalyse umgehen. Solche Verfahren bedürfen fundierten Fachwissens, um eine statistische Auswertung zu realisieren.

Verlaufs- oder Ereignisdaten

Dieser Datentypus bezieht sich auf Daten zwischen zwei Ereignissen und ist somit noch informativer als Panel- oder Zeitreihendaten (z. B. Heirats- und Scheidungsdatum, Geburts- und Sterbedatum). Die bei Ereignisdaten vorhandenen Zensierungen und zeitveränderlichen unabhängigen Variablen können zu ernsten Problemen führen, wenn man statistische Standardverfahren anwenden möchte. Ein gängiges Verfahren wie die lineare Regression kann beispielsweise zu einem starken ‚bias' oder zu enormen Datenverlusten führen und erschwert die statistische Auswertung.

Ein professionelles Statistikprogramm ist
die halbe Miete

Kaum jemand, der eine wissenschaftliche Arbeit erstellt, ist studierter Statistiker, vielmehr sind die meisten Studierenden oder Absolventen statistische Anwender. Dies bedeutet, dass man verstehen muss, wie das Rechenkonzept eines angewandten Verfahrens agiert, um die Ergebnisse der statistischen Auswertung interpretieren zu können und für die eigene Arbeit nutzbar zu machen. Genau vor diesem Hintergrund existieren sehr leistungsfähige Softwareanwendungen, in welche die verschiedenen statistischen Methoden, die man benötigt, implementiert sind. Das Beschaffen einer Software wird für das einmalige Verfassen genauso wenig wirtschaftlich sein wie eine aufwendige Einarbeitung in ein Programm.

ACAD WRITE bietet Ihnen Analysen auf Basis der verschiedensten statistischen Softwareapplikationen (z. B. SPSS, STATA, R, RStudio und andere Programme zur statistischen Auswertung) sowie Autoren, die diese Programme beherrschen und die für Ihr Forschungsprojekt passenden Analysen vornehmen können.

AuszugBeispielhafte
Preisgestaltung

Hypothesenprüfung
ab 900 €

Komplette Statistik
ab 1.600 €

Fazit

Unabhängig davon, aus welcher wissenschaftlichen Disziplin Sie stammen, bei uns sind Sie an der richtigen Adresse. Bevor Sie sich wochenlang in die Literatur einarbeiten, kann es sinnvoll sein, einen spezialisierten Experten von ACAD WRITE hinzuzuziehen und Ihr Projekt effizient und wirksam zu bearbeiten.

Derjenige Autor, der Ihr Projekt realisiert, verfügt mindestens über einen Masterabschluss in einer zu Ihnen passenden Wissenschaftsdisziplin und unterstützt Sie bei der statistischen Auswertung - oder mehr.

Unser Qualitätsmanagement

Der Preis richtet sich stets nach dem Aufwand, der entsteht. Wenn Sie alle Arbeiten auslagern möchten, ist der Aufwand natürlich höher, als wenn Sie lediglich punktuelle Unterstützungen benötigen und gute Vorbereitungen getroffen haben.

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