SPSS auswerten lassen – statistische Auswertung für Ihre Abschlussarbeit
Wenn Sie Ihre SPSS auswerten lassen möchten, erhalten Sie keine unkommentierte Sammlung von Zahlen. Wir bereiten Ihre Rohdaten auf, definieren Variablen, prüfen die Datenqualität und wählen das statistische Verfahren passend zur Forschungsfrage. Die Berechnungen erfolgen je nach Projekt in SPSS, R oder STATA. Anschließend interpretieren wir die Resultate, berichten Effektstärken und formulieren einen Methoden- und Ergebnisteil nach den Standards Ihres Fachs, beispielsweise nach APA 7. Sie erhalten damit auswertbare Dateien und verständliche Textabschnitte für Ihre wissenschaftliche Arbeit.
Die Unterstützung richtet sich an Studierende und Promovierende, die quantitative oder qualitative Daten auswerten lassen möchten. Wir bearbeiten Fragebögen, Experimente, Sekundärdatensätze, Interviews und offene Antworten für Bachelor-, Master- und Doktorarbeiten sowie Haus- und Seminararbeiten. Sie erhalten die SPSS-Syntax, nicht nur den Output – damit ist jeder Rechenschritt reproduzierbar und in der Verteidigung erklärbar. Sie können Ihr Projekt jetzt unverbindlich anfragen.
- Statistiker mit akademischem Hintergrund
- SPSS · R · STATA · MAXQDA
- Schriftliche Interpretation inklusive
- Fertiger Methoden- und Ergebnisteil
- Vollständig dokumentierte Berechnungsschritte
- Effektstärken statt ausschließlich p-Werte
- Vertrauliche Behandlung Ihrer Daten
- Kostenfreie Korrekturschleifen im vereinbarten Rahmen
Statistische Auswertung schreiben lassen – unsere Leistungen
Wer eine statistische Auswertung schreiben lassen möchte, benötigt eine Lösung, die zur Forschungsfrage, zum Datensatz und zu den Vorgaben der Hochschule passt. Deshalb legen wir Software, Verfahren und Lieferumfang nicht pauschal, sondern projektspezifisch fest.
SPSS-Auswertung
Die SPSS-Auswertung ist in Sozial-, Wirtschafts-, Gesundheits- und Erziehungswissenschaften weitverbreitet. Wir bereinigen und codieren die Daten, definieren Variablen und Wertelabels, behandeln fehlende Werte und führen die vereinbarten Tests durch. Außerdem erstellen wir geeignete Tabellen und Diagramme. Sie erhalten die bearbeitete SAV-Datei, eine SPS-Syntax sowie den vollständigen Output. Viele deutsche Hochschulen stellen SPSS über eine Campuslizenz bereit, sodass Studierende die gelieferten Dateien häufig ohne eine eigene Lizenz öffnen können.
Auswertung mit R
R Statistik eignet sich besonders für komplexe Modelle, Meta-Analysen, automatisierte Berichte und wissenschaftlich reproduzierbare Berechnungen. Wir liefern einen kommentierten R-Skript, der Datenimport, Bereinigung, Analyse und Ausgabe in nachvollziehbarer Reihenfolge dokumentiert. Dadurch können Sie oder Ihr Betreuer die Berechnungen erneut ausführen und überprüfen. R ist zudem sinnvoll, wenn individuelle Grafiken oder Verfahren benötigt werden, die sich mit Standardmenüs nur eingeschränkt umsetzen lassen.
Auswertung mit STATA
Eine STATA-Auswertung wird häufig in der Ökonometrie sowie in Politik-, Wirtschafts- und Gesundheitswissenschaften eingesetzt. Die Software eignet sich insbesondere für Paneldaten, Zeitreihen, robuste Schätzverfahren und umfangreiche Regressionsmodelle. Neben den statistischen Ergebnissen erhalten Sie eine strukturierte DO-Datei. Darin werden Datenaufbereitung, Modellschätzung, Diagnostik und Ergebnisexport in der richtigen Reihenfolge festgehalten.
Quantitative Datenauswertung
Die quantitative Auswertung verarbeitet standardisierte Fragebögen, experimentelle Messungen und vorhandene Sekundärdaten. Zunächst beschreiben wir die Stichprobe und untersuchen Häufigkeiten sowie Verteilungen. Danach prüfen wir Hypothesen, analysieren Gruppenunterschiede und untersuchen Zusammenhänge oder Einflüsse. Die Auswahl der Verfahren richtet sich nach Forschungsfrage, Skalenniveau, Stichprobengröße, Studiendesign und statistischen Voraussetzungen.
Qualitative Datenauswertung
Für Interviews und offene Antworten bieten wir eine qualitative Auswertung nach Mayring an. In MAXQDA erstellen oder prüfen wir ein Kategoriensystem, codieren das Material und wählen geeignete Ankerbeispiele. Anschließend werden die Codings systematisch in Bezug auf die Forschungsfrage interpretiert. Grundlagen zur Wahl des Designs, zur Datenerhebung und zur Abgrenzung gegenüber quantitativen Methoden finden Sie im Ratgeber qualitative Forschung.
Welche statistischen Verfahren wir anwenden
Welcher statistische Test geeignet ist, ergibt sich aus der Hypothese, dem Skalenniveau und dem Aufbau der Untersuchung. Wir wählen das Verfahren daher nicht nach einem gewünschten Ergebnis, sondern nach methodischen Kriterien. Dabei prüfen wir auch, ob alle notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind.
Deskriptive Statistik
Die deskriptive Statistik beschreibt die Stichprobe und bildet die Grundlage weiterführender Analysen. Dazu gehören Mittelwert, Median, Standardabweichung, Häufigkeiten und Verteilungen. Wir wählen die Kennwerte passend zum Skalenniveau und ergänzen sie bei Bedarf durch Histogramme, Boxplots oder Balkendiagramme. Wie sich die Standardabweichung berechnen und interpretieren lässt, erklärt unser Ratgeber.
t-Test
Der t Test vergleicht die Mittelwerte zweier unabhängiger Gruppen oder zweier verbundener Messungen. Zu den wichtigen Voraussetzungen gehören die Normalverteilung und – bei unabhängigen Gruppen – die Varianzhomogenität. Sind diese nicht erfüllt, prüfen wir eine Welch-Korrektur oder einen nichtparametrischen Test. Weitere Grundlagen bietet der Beitrag T-Test einfach erklärt.
ANOVA
Eine ANOVA vergleicht die Mittelwerte von drei oder mehr Gruppen. Sie verhindert, dass zahlreiche einzelne t-Tests zu einer unkontrollierten Erhöhung des Alpha-Fehlers führen. Ist das Gesamtergebnis signifikant, verwenden wir Post-hoc-Tests wie Tukey oder Bonferroni. Dadurch wird erkennbar, zwischen welchen Gruppen tatsächlich statistisch relevante Unterschiede bestehen.
Korrelationsanalyse
Eine Korrelation untersucht Richtung und Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Die Pearson-Korrelation eignet sich für metrische, annähernd normalverteilte Daten mit einem linearen Zusammenhang. Bei ordinalen oder deutlich nicht normalverteilten Daten verwenden wir die Spearman-Rangkorrelation. Dabei unterscheiden wir klar zwischen einem statistischen Zusammenhang und einer kausalen Wirkung.
Regressionsanalyse
Eine Regression zeigt, in welchem Umfang ein oder mehrere Prädiktoren eine abhängige Variable erklären. Vor der Interpretation prüfen wir Linearität, Multikollinearität und Homoskedastizität. Berichtet werden unter anderem R², der Test des Gesamtmodells, standardisierte Beta-Koeffizienten und Konfidenzintervalle. Bei einer binären abhängigen Variable kann statt einer linearen eine logistische Regression erforderlich sein.
Chi-Quadrat-Test
Der Chi Quadrat Test prüft, ob nominale Merkmale statistisch miteinander zusammenhängen oder ob sich beobachtete Häufigkeiten von einer erwarteten Verteilung unterscheiden. In mindestens 80 % der Zellen sollte die erwartete Häufigkeit fünf oder größer sein. Ist diese Voraussetzung nicht erfüllt, kommt beispielsweise Fishers exakter Test infrage. Einzelheiten finden Sie unter Chi-Quadrat-Test einfach erklärt.
Reliabilitätsanalyse (Cronbachs Alpha)
Cronbach Alpha bewertet die interne Konsistenz einer aus mehreren Items bestehenden Skala. Werte ab ,70 gelten häufig als akzeptabel, dürfen aber nicht unabhängig von Skalenlänge und Forschungskontext beurteilt werden. Zusätzlich untersuchen wir die Trennschärfe der einzelnen Items sowie Cronbachs Alpha bei Itemausschluss. Der Ratgeber Cronbachs Alpha einfach erklärt zeigt die wichtigsten Grundlagen.
Faktorenanalyse
Eine Faktorenanalyse reduziert zahlreiche miteinander zusammenhängende Items auf wenige übergeordnete Faktoren. Vor der Durchführung prüfen wir mit dem KMO-Wert und dem Bartlett-Test, ob sich die Daten grundsätzlich für eine Faktorisierung eignen. Im Ergebnisteil dokumentieren wir unter anderem Extraktionsmethode, Rotation, Faktorladungen und begründete Ausschlüsse einzelner Items.
Nichtparametrische Tests
Mann-Whitney-U, Wilcoxon und Kruskal-Wallis sind Alternativen, wenn parametrische Voraussetzungen deutlich verletzt sind oder ordinale Daten vorliegen. Welcher Test passt, hängt insbesondere davon ab, ob die Gruppen unabhängig oder die Messungen miteinander verbunden sind. Wir begründen die Auswahl im Methodenteil. Einen allgemeinen Überblick bietet Hypothesentest einfach erklärt.
Welches Verfahren passt zu Ihrer Fragestellung?
| Ihre Fragestellung | Skalenniveau der AV | Verfahren | Voraussetzung |
|---|---|---|---|
| Zwei unabhängige Gruppen vergleichen | metrisch | t-Test für unabhängige Stichproben | Normalverteilung, Varianzhomogenität |
| Zwei abhängige Messungen vergleichen | metrisch | t-Test für gepaarte Stichproben | Normalverteilung der Differenzen |
| Zwei Gruppen ohne Normalverteilung vergleichen | ordinal oder metrisch | Mann-Whitney-U-Test | – |
| Drei oder mehr Gruppen vergleichen | metrisch | einfaktorielle ANOVA | Normalverteilung, Varianzhomogenität |
| Drei oder mehr Gruppen ohne Normalverteilung vergleichen | ordinal oder metrisch | Kruskal-Wallis-Test | – |
| Zusammenhang zweier metrischer Variablen prüfen | metrisch | Pearson-Korrelation | linearer Zusammenhang, Normalverteilung |
| Zusammenhang bei ordinalen Daten prüfen | ordinal | Spearman-Rangkorrelation | – |
| Einfluss mehrerer Prädiktoren untersuchen | metrisch | multiple lineare Regression | Linearität, keine Multikollinearität, Homoskedastizität |
| Eine Ja/Nein-Entscheidung vorhersagen | binär | logistische Regression | ausreichende Fallzahl je Gruppe |
| Häufigkeiten zweier Merkmale vergleichen | nominal | Chi-Quadrat-Test | erwartete Häufigkeit ≥ 5 in ≥ 80 % der Zellen |
| Innere Konsistenz einer Skala prüfen | Items einer Skala | Cronbachs Alpha | mindestens drei Items je Skala |
| Viele Items zu Faktoren bündeln | metrisch oder ordinal | Faktorenanalyse | KMO ≥ 0,6; Bartlett-Test signifikant |
Welches Verfahren passt, ergibt sich aus Ihrer Forschungsfrage und dem Skalenniveau Ihrer Variablen – nicht umgekehrt. Wie Sie eine wissenschaftlich untersuchbare Forschungsfrage entwickeln, zeigt der verlinkte Ratgeber.
Voraussetzungen der Verfahren – und was gilt, wenn sie verletzt sind
Die meisten inferenzstatistischen Verfahren besitzen bestimmte Voraussetzungen. SPSS berechnet jedoch auch dann einen Wert, wenn diese nicht erfüllt sind. Deshalb gehört die Voraussetzungsprüfung zur eigentlichen Analyse und darf nicht als formaler Zusatz behandelt werden.
| Voraussetzung | Wie geprüft | Wenn verletzt |
|---|---|---|
| Normalverteilung | Shapiro-Wilk-Test, Q-Q-Plot, Schiefe und Kurtosis | nichtparametrische Alternative oder Transformation |
| Varianzhomogenität | Levene-Test | Welch-Korrektur beim t-Test beziehungsweise Welch-ANOVA |
| Sphärizität bei Messwiederholung | Mauchly-Test | Greenhouse-Geisser- oder Huynh-Feldt-Korrektur |
| Multikollinearität | VIF und Toleranz | Variablen entfernen oder methodisch begründet zusammenfassen |
| Homoskedastizität | Residuenplot | robuste Standardfehler oder Transformation |
| Ausreißer | Boxplot, z-Werte und Cook-Distanz | begründet behandeln und im Methodenteil dokumentieren |
Wir prüfen die Voraussetzungen jedes Verfahrens und dokumentieren das Ergebnis im Methodenteil – auch dann, wenn eine Voraussetzung verletzt ist und ein alternatives Verfahren gewählt werden muss.
Wie groß muss die Stichprobe sein?
Die Größe der Stichprobe beeinflusst, welche statistischen Aussagen möglich sind und wie stabil die Ergebnisse ausfallen. Allgemeine Mindestzahlen ersetzen keine Poweranalyse, können aber zur ersten Orientierung dienen:
- t-Test: ungefähr 30 Beobachtungen je Gruppe; bei kleineren Gruppen prüfen wir robuste oder nichtparametrische Alternativen.
- ANOVA: ungefähr 20–30 Fälle je Gruppe; stark unterschiedlich große Gruppen erschweren die Interpretation.
- Korrelation: ungefähr 30 Fälle; bei sehr kleinen Stichproben können die Koeffizienten erheblich schwanken.
- Multiple Regression: als Orientierung etwa 10–20 Fälle je Prädiktor.
- Chi-Quadrat-Test: erwartete Häufigkeit von mindestens fünf in wenigstens 80 % der Zellen; andernfalls ist eine Alternative wie Fishers exakter Test zu prüfen.
- Faktorenanalyse: ungefähr 5–10 Fälle je Item sowie eine zusätzliche Prüfung des KMO-Werts.
Eine Poweranalyse – etwa mit G*Power, entwickelt an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf – legt die nötige Fallzahl vor der Erhebung fest. Im Nachhinein lässt sich eine zu kleine Stichprobe nicht mehr reparieren; wir sagen Ihnen offen, welche Aussagen Ihre Datenlage trägt.
Für welche wissenschaftlichen Arbeiten eignet sich die statistische Auswertung?
Bachelorarbeit
Bei einer Bachelorarbeit besteht die Analyse häufig aus deskriptiver Statistik und zwei bis vier Hypothesentests. Ein auf Statistik in der Bachelorarbeit spezialisierter Statistiker achtet darauf, dass Forschungsfrage, Erhebung und Auswertung zueinander passen. Unterstützung für weitere Bestandteile finden Sie unter Bachelorarbeit schreiben lassen.
Was Sie nach der statistischen Auswertung erhalten
Das Ergebnis umfasst nicht nur die statistische Auswertung, sondern auch die Interpretation der Statistik in wissenschaftlich angemessener Sprache. Welche Bestandteile konkret geliefert werden, vereinbaren wir vor Beginn des Projekts.
| Bestandteil | Enthalten |
|---|---|
| SPSS-Output beziehungsweise R- oder STATA-Output | ✓ |
| SPSS-Syntax oder kommentiertes Skript | ✓ |
| Aufbereitete Datendatei im SAV- oder CSV-Format | ✓ |
| Schriftliche Interpretation der relevanten Ergebnisse | ✓ |
| Tabellen im APA-Format | ✓ |
| Geeignete Grafiken wie Balken-, Box- oder Streudiagramme | ✓ |
| Methodenteil zum Einfügen in die Arbeit | ✓ |
| Ergebnisteil zum Einfügen in die Arbeit | ✓ |
| Effektstärken wie Cohens d, η² oder Cramérs V | ✓ |
| Dokumentation der Voraussetzungsprüfung | ✓ |
| Lieferung als Word-Datei | ✓ |
So werden Ihre Ergebnisse berichtet
| Verfahren | Bericht nach APA 7 |
|---|---|
| t-Test | t(38) = 2,45; p = ,019; d = 0,79 |
| ANOVA | F(2, 87) = 5,12; p = ,008; η² = ,11 |
| Korrelation | r = ,42; p < ,001; n = 120 |
| Regression | R² = ,34; F(3, 116) = 19,8; p < ,001; β = ,27; p = ,004 |
| Chi-Quadrat | χ²(2, N = 150) = 8,74; p = ,013; Cramérs V = ,24 |
| Cronbachs Alpha | α = ,87 bei fünf Items |
Signifikanz allein sagt nichts über die Bedeutsamkeit eines Ergebnisses. Wir berichten deshalb immer auch die Effektstärke und ordnen sie ein – genau das fordern Prüfer am häufigsten ein. Ein professionelles Lektorat kann zusätzlich dabei helfen, sprachliche und formale Fehler vor der Abgabe zu beseitigen.
SPSS auswerten lassen – so läuft die statistische Auswertung ab
Sie senden uns Ihren Datensatz, die Forschungsfrage, Hypothesen, den Abgabetermin und die Vorgaben Ihres Lehrstuhls. Die Anfrage ist kostenlos und unverbindlich. Wenn die Datenerhebung noch bevorsteht, kann die Leistung Exposé schreiben lassen dabei helfen, Forschungsdesign und Fallzahl rechtzeitig festzulegen.
Nach der Sichtung erhalten Sie einen transparenten Leistungsumfang, einen Preis und einen Liefertermin. Ihr Projekt wird einem Statistiker zugeordnet, dessen Fach- und Methodenprofil zu Ihrer Untersuchung passt.
Wir bereiten die Daten auf, kontrollieren ihre Plausibilität, prüfen die Voraussetzungen und führen die vereinbarten Verfahren durch. Danach werden die relevanten Resultate in wissenschaftlich angemessener Form interpretiert.
Sie erhalten die vereinbarten Datendateien, Ausgaben, Skripte, Tabellen, Grafiken und Textabschnitte. Rückfragen oder Hinweise Ihres Betreuers setzen wir innerhalb des festgelegten Korrekturrahmens kostenfrei um.
Senden Sie uns Ihre Unterlagen und nutzen Sie die Möglichkeit, Ihr Projekt unverbindlich anzufragen.
Wer wertet Ihre Daten aus?
Jedes Projekt wird einem Statistiker zugeordnet, dessen akademischer Hintergrund zu Ihrem Fachgebiet und den erforderlichen Verfahren passt. Dadurch werden nicht nur die Berechnungen fachgerecht durchgeführt. Auch die Terminologie, Begründung der Methode und Einordnung der Ergebnisse können an die Konventionen Ihres Studienfachs angepasst werden.
Wenn Forschungsdesign, Datenauswertung und wissenschaftlicher Text gemeinsam abgestimmt werden sollen, kann die Leistung Forschungsarbeit schreiben lassen eine passende Ergänzung sein.
- Akademischer Hintergrund in Psychologie, Soziologie, Wirtschafts-, Gesundheits- oder Erziehungswissenschaften
- Praktische Erfahrung mit SPSS, R, STATA und MAXQDA aus eigener Forschungsarbeit
- Orientierung an den Berichtsstandards des Fachs, etwa APA 7, Vancouver oder AMA
- Zuordnung nach Fachgebiet und statistischem Verfahren, nicht allein nach Verfügbarkeit
Typische Fehler bei statistischen Auswertungen
Statistische Fehler entstehen häufig schon vor der eigentlichen Berechnung oder bei der anschließenden Interpretation:
- Ungeeigneter Test: Wenn das Verfahren nicht zum Skalenniveau oder Studiendesign passt, ist die Aussagekraft des Ergebnisses eingeschränkt. Wir leiten die Methode aus Forschungsfrage, Hypothese und Datenstruktur ab.
- Nicht geprüfte Voraussetzungen: SPSS erzeugt auch dann einen Output, wenn Voraussetzungen verletzt sind. Wir prüfen beispielsweise Normalverteilung, Varianzhomogenität und Sphärizität und halten die Ergebnisse im Methodenteil fest.
- Unzureichende Stichprobe: Eine geringe Teststärke kann dazu führen, dass vorhandene Effekte unentdeckt bleiben. Deshalb sollte die erforderliche Fallzahl möglichst vor der Datenerhebung bestimmt werden.
- Signifikanz mit Relevanz verwechselt: Ein p-Wert unter ,05 zeigt nicht, wie groß oder praktisch bedeutsam ein Effekt ist. Wir berichten deshalb zusätzlich die passende Effektstärke.
- Unpräzise Aussage zum p-Wert: Eine Hypothese wird statistisch nicht endgültig „bewiesen“. Korrekt ist die Aussage, dass die Nullhypothese verworfen oder beibehalten wird.
- Fehlende Werte ignoriert: Unbeachtete Missings können Mittelwerte, Verteilungen und die effektive Stichprobengröße verändern. Wir dokumentieren, ob Fälle listenweise, paarweise oder mittels Imputation behandelt werden.
- Multiples Testen ohne Korrektur: Mit der Anzahl der Tests steigt das Risiko eines Alpha-Fehlers. Wo erforderlich, verwenden wir beispielsweise eine Bonferroni- oder Holm-Korrektur.
- Output ohne Erläuterung: Eine Tabelle aus SPSS ersetzt keine wissenschaftliche Interpretation. Deshalb beschreiben wir relevante Kennwerte im Fließtext und beziehen sie auf die jeweilige Hypothese.
Beispiel einer statistischen Auswertung
| Lernzufriedenheit nach Lehrform – Beispiel | n | M | SD |
|---|---|---|---|
| Präsenzlehre | 42 | 3,84 | 0,61 |
| Online-Lehre | 38 | 3,41 | 0,72 |
Studierende in der Präsenzlehre bewerten die Lernzufriedenheit im Mittel höher (M = 3,84; SD = 0,61) als Studierende in der Online-Lehre (M = 3,41; SD = 0,72). Der Unterschied ist statistisch signifikant, t(78) = 2,89; p = ,005. Die Effektstärke von d = 0,65 entspricht einem mittleren Effekt.
Die Ergebnisse stützen Hypothese H1: Die Lehrform steht in einem bedeutsamen Zusammenhang mit der Lernzufriedenheit. Der mittlere Effekt zeigt, dass der Unterschied nicht nur statistisch nachweisbar, sondern auch praktisch relevant ist.
Beispielhafte Darstellung zur Veranschaulichung des Aufbaus.
Wie lange dauert die statistische Auswertung?
Die Bearbeitungsdauer richtet sich nach der Qualität des Datensatzes, der Zahl der Hypothesen, der Komplexität der Verfahren und dem gewünschten Lieferumfang. Die folgenden Zeiträume dienen als Orientierung und sollten vor der Veröffentlichung mit dem zuständigen Management abgestimmt werden:
- Deskriptive Statistik und einzelne Tests: 2–4 Tage, Express ab 24–48 Stunden
- Standardauswertung für eine Bachelorarbeit mit deskriptivem Teil und zwei bis vier Tests: 4–7 Tage, Express ab 48 Stunden
- Masterarbeit mit Regressionsmodellen und Skalenanalyse: 7–12 Tage, Express ab 3–4 Tagen
- Dissertation mit komplexen Modellen: 2–4 Wochen, Express nach individueller Prüfung
- Qualitative Auswertung nach Mayring: 7–14 Tage
Preise für statistische Auswertungen
Eine seriöse Kalkulation setzt voraus, dass Datensatz, Hypothesen und gewünschter Lieferumfang bekannt sind. Deshalb erhalten Sie nach der Sichtung Ihrer Unterlagen ein individuelles Angebot. Für den Preis sind insbesondere folgende Faktoren relevant:
- Umfang der Auswertung: Anzahl der Variablen, Hypothesen und erforderlichen Analysen
- Stichprobengröße: Aufwand für Datenaufbereitung, Prüfung und Plausibilitätskontrolle
- Statistische Verfahren: Deskriptive Analysen sind weniger aufwendig als komplexe Struktur- oder Mehrebenenmodelle
- Bearbeitungsfrist: Eine Expressleistung erfordert zusätzliche zeitliche Kapazitäten
- Software: SPSS, R, STATA oder MAXQDA – abhängig von Daten und Lehrstuhlvorgaben
Weitere Hinweise zur Zusammensetzung der Kosten finden Sie unter Ghostwriter Preise.
Ihre Sicherheit und Garantien
Ihre Daten werden ausschließlich für das vereinbarte Projekt verwendet und nicht an unbefugte Dritte weitergegeben.
Die Verarbeitung zur Vertragserfüllung erfolgt auf Grundlage von Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO, die Sicherheit der Verarbeitung unter Beachtung von Art. 32 DSGVO.
Projektbezogene Daten können nach Abschluss auf Wunsch entsprechend Art. 17 DSGVO gelöscht werden.
Hinweise Ihres Betreuers werden innerhalb des vereinbarten Leistungsrahmens umgesetzt.
Methodische Entscheidungen und Abweichungen bleiben transparent.
Die mitgelieferte Syntax oder das kommentierte Skript ermöglicht eine erneute Durchführung der Analyse.
Weitere Informationen zu unseren Leistungszusagen finden Sie unter unsere Garantien. Einzelheiten zur Verarbeitung personenbezogener Daten enthält die Datenschutzerklärung.
Bitte übermitteln Sie Ihre Daten in anonymisierter Form. Direkte Identifikatoren wie Namen, E-Mail-Adressen oder Matrikelnummern werden für die statistische Auswertung nicht benötigt – so bleiben Ihre Befragten geschützt und Sie erfüllen die Anforderungen der DSGVO.
Wir werten Ihre Daten korrekt aus – unabhängig davon, ob Ihre Hypothese bestätigt wird oder nicht. Ein nicht bestätigtes Ergebnis ist ein gültiges Ergebnis und wird als solches interpretiert. Daten werden weder verändert noch ergänzt.
Passende Ratgeber zur Statistik
- Empirische Forschung einfach erklärt: Grundlagen dazu, was empirisches Arbeiten bedeutet und wie es sich von rein theoretischen Ansätzen unterscheidet.
- Forschungsdesign erstellen: So passen Forschungsfrage, Datenerhebung und spätere Auswertung zusammen.
- Hypothesen aufstellen: So werden aus einer Forschungsfrage statistisch prüfbare Hypothesen entwickelt.
- Primärforschung: Wann eine eigene Datenerhebung sinnvoll ist und welche Anforderungen damit verbunden sind.
- Leitfadengestütztes Interview: Zentrale Grundlagen für die strukturierte Erhebung qualitativer Daten.
- Induktiv vs. deduktiv: Zwei Wege der Erkenntnisgewinnung und ihre Auswirkungen auf die Auswertung.
- Grounded Theory: Ein qualitativer Forschungsansatz für explorative Fragestellungen.
Häufige Fragen zur statistischen Auswertung
Welche Software verwenden Sie?
Für quantitative Daten verwenden wir SPSS, R oder STATA. Qualitative Inhaltsanalysen können in MAXQDA durchgeführt werden, während G*Power bei der Planung der erforderlichen Fallzahl unterstützt. Welche Software für Ihr Projekt geeignet ist, richtet sich nach dem Studiendesign, den geplanten Verfahren und den Vorgaben Ihres Lehrstuhls.
Bekomme ich die SPSS-Datei?
Ja. Bei einer Analyse in SPSS erhalten Sie die aufbereitete SAV-Datei, die SPS-Syntax und den vollständigen Output. Anhand der Syntax können die durchgeführten Schritte nachvollzogen und erneut ausgeführt werden. Bei einer Auswertung in R oder STATA liefern wir stattdessen den kommentierten R-Code beziehungsweise die entsprechende DO-Datei.
Erhalte ich eine schriftliche Interpretation?
Ja. Relevante Ergebnisse werden nicht nur berechnet, sondern auch im Fließtext erläutert. Die Interpretation enthält je nach Verfahren statistische Kennwerte, p-Werte, Effektstärken und den Bezug zur jeweiligen Hypothese. Wenn vereinbart, erhalten Sie einen vollständigen Methoden- und Ergebnisteil nach den Berichtsstandards Ihres Fachs.
Welcher Test passt zu meiner Hypothese?
Die Wahl hängt von Ihrer Forschungsfrage, dem Skalenniveau der Variablen, der Anzahl der Gruppen und der Abhängigkeit der Messungen ab. Auch die Verteilung und weitere Voraussetzungen müssen berücksichtigt werden. Die Verfahrenstabelle bietet eine erste Orientierung. Die endgültige Entscheidung treffen wir nach Sichtung von Studiendesign und Datensatz.
Können qualitative Daten ausgewertet werden?
Ja. Für Interviews und offene Antworten ist beispielsweise eine qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring möglich. Dabei können die Daten in MAXQDA codiert und anhand eines begründeten Kategoriensystems ausgewertet werden. Je nach Auftrag erhalten Sie Codierregeln, Ankerbeispiele, dokumentierte Codings und eine inhaltliche Interpretation der ermittelten Kategorien.
Wie schnell erfolgt die Auswertung?
Eine Standardauswertung für eine Bachelorarbeit dauert in der Regel vier bis sieben Tage. Bei komplexen Modellen kann die Bearbeitung ein bis zwei Wochen oder länger beanspruchen. Eine Expressbearbeitung ist abhängig von Datenqualität, Leistungsumfang und aktueller Auslastung möglich. Den verbindlichen Termin erhalten Sie vor Beginn des Projekts.
Bleiben meine Daten anonym?
Ihre Unterlagen werden vertraulich behandelt. Bitte entfernen Sie direkte Identifikatoren wie Namen, E-Mail-Adressen oder Matrikelnummern bereits vor der Übermittlung, da diese für die Analyse nicht erforderlich sind. Auf Wunsch können projektbezogene Dateien nach Abschluss gelöscht werden. Die Einzelheiten zur Verarbeitung werden vor der Beauftragung transparent festgehalten.
Was kostet eine statistische Auswertung?
Der Preis hängt vom Umfang des Datensatzes, der Anzahl der Hypothesen, den erforderlichen Verfahren, der gewünschten Software und der Bearbeitungsfrist ab. Nach der Sichtung Ihrer Unterlagen erhalten Sie ein individuelles Angebot. Darin wird festgehalten, welche Berechnungen, Dateien, Tabellen und formulierten Textabschnitte im Preis enthalten sind.
Meine Stichprobe ist klein – geht das trotzdem?
Eine Auswertung kann auch bei einer kleinen Stichprobe möglich sein. Allerdings kann die statistische Aussagekraft begrenzt sein. Abhängig von Skalenniveau und Studiendesign prüfen wir robuste oder nichtparametrische Verfahren. Dabei erläutern wir offen, welche Schlussfolgerungen Ihre Daten erlauben und welche Einschränkungen im Ergebnisteil genannt werden sollten.
Was ist, wenn die Voraussetzungen verletzt sind?
In diesem Fall prüfen wir, ob eine Korrektur oder ein alternatives Verfahren erforderlich ist. Möglich sind beispielsweise die Welch-Korrektur, robuste Standardfehler oder der Mann-Whitney-U-Test. Die festgestellte Verletzung und die daraus abgeleitete methodische Entscheidung werden im Methodenteil begründet und transparent dokumentiert.
Wenn Sie Ihre SPSS auswerten lassen möchten, können Sie Ihr Projekt jetzt unverbindlich anfragen.