KI-Assistent für Datenerhebung und Datenanalyse KE-Learning by Kondeor

Was ich derzeit schon alles kann

Ich kann mich mit Ihnen über die Theorie zur Datenerhebung und zur Datenanalyse unterhalten: Fragen dazu beantworten, Begriffe erklären, Vorschläge zur Projektumsetzung unterbreiten, Testfragen/Übungsaufgaben erstellen etc.
Und ich kann Ihnen ein Video mit meiner Antwort erstellen.
Die Inhalte aus D. Kepplinger (s. u.) decken derzeit vor allem die Grundlagen der Datenanalyse ab, werden aber zu weiteren Themen der Datenerhebung und der Datenanalyse laufend erweitert.

Statistische Berechnungen:

Ich kann Daten analysieren, die Sie im CSV- oder SAV-Format (SPSS) hochladen – quantitativ wie qualitativ, von der einfachen deskriptiven Statistik bis zu komplexen multivariaten Verfahren. Ergänzend können Sie auf Knopfdruck die theoretischen Hintergründe zu jeder Methode erfahren.
Serverseitig mit R berechnet (identisch mit jamovi und SPSS): Deskriptive Statistik (inkl. Häufigkeiten, Schiefe, Kurtosis, Shapiro-Wilk etc.), t-Test, Welch-ANOVA, Fisher-ANOVA, Mann-Whitney-U, Wilcoxon, Kruskal-Wallis mit Post-hoc (Dunn), Friedman, Chi-Quadrat (Pearson, Yates, Fisher's exakter Test), Korrelationen (Pearson, Spearman, Kendall), Lineare Regression, Logistische Regression, Zweifaktorielle ANOVA, ANCOVA, MANOVA, Diskriminanzanalyse, Moderationsanalyse, Mehrebenenanalyse, Latente Klassenanalyse, Faktorenanalyse (EFA), Clusteranalyse (k-Means), Cronbachs Alpha, Mediationsanalyse.
Datentransformation: Fälle auswählen, Variable berechnen.
KI-gestützt (kleine Abweichungen von jamovi/SPSS möglich): Conjoint-Analyse, Bayes'sche Verfahren, Strukturgleichungsmodelle.
Qualitative Textanalyse (verarbeitet auf EU-Servern, AWS Frankfurt): Induktive und deduktive Kategorienbildung, Sentimentanalyse, Themen- und Schlüsselwortanalysen sowie qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring.

Jede Antwort zeigt ein kleines Badge, das transparent macht, wie das Ergebnis berechnet wurde:
✓ R-Engine – Die Berechnung erfolgte serverseitig in R und ist exakt mit jamovi und SPSS vergleichbar.
✓ KI-Textanalyse (EU) – Die qualitative Analyse wurde auf EU-Servern (AWS Frankfurt) durchgeführt. Ihre Texte verlassen dabei nicht den europäischen Rechtsraum.
~ Schätzung – Der Rechenserver kann die angefragte Methode noch nicht oder war vorübergehend nicht erreichbar. Das Ergebnis basiert auf einer KI-Schätzung und sollte mit Vorsicht interpretiert werden.

Stichprobenrechner:

Einen Online-Rechner zur Berechnung des notwendigen Stichprobenumfangs sowie der Schwankungsbreite von Stichproben finden Sie unter dem Chat-Fenster. Das kann unmittelbar und ganz ohne KI berechnet werden!


Entwickelt wurde und werde ich weiterhin in erster Linie als Begleiter zu den Unterstützungsleistungen, die Kondeor für Ihre DIY-Marktforschungsprojekte anbietet.

Meine theoretischen Grundlagen sind:

✓  Anwendungsorientierte Einführung in die Erhebung und Analyse quantitativer Daten von Dietmar Kepplinger,
✓  Learning Statistics with jamovi von D. Navarro & D. Foxcroft und
✓  das Wissen der eingebundenen KI.

So starten Sie

1. Registrieren Sie sich als Nutzer und testen Sie mich kostenlos oder mit einem der verfügbaren Abomodelle!
Kündigen können Sie jederzeit; das Abo läuft dann noch bis zum Ende seiner Laufzeit.

2. Stellen Sie Fragen zu den theoretischen Grundlagen oder analysieren Sie Daten. Laden Sie dazu eine eigene CSV- oder SAV-Datei (SPSS) hoch (ab dem Basis-Plan) oder stellen Sie eine Frage zum Übungsdatensatz der GBOO (Gäste- und Besucherbefragung Österreich, n = 1.153).
Tipp: Schreiben Sie Variablennamen in einfachen Anführungszeichen, z.B.: Wie ist der Median von 'alter'?

CSV-Dateiformat:

TrennzeichenKomma , oder Semikolon ;
DezimaltrennzeichenPunkt . (nicht Komma!)
Erste ZeileSpaltennamen (Variablennamen)
Fehlende WerteZelle leer lassen
ZeichenkodierungUTF-8 (Standard)

Export aus gängigen Programmen (jamovi, JASP etc.): Datei → Exportieren bzw. Speichern als → CSV. Option „Dezimalpunkt" wählen. Excel: Speichern unter → CSV UTF-8

🔒 Ihre hochgeladenen Daten verbleiben auf deutschen Servern (Mittwald / ISO 27001 zertifiziert) und werden nicht für das Training von KI-Modellen verwendet. Statistische Berechnungen erfolgen serverseitig in R – Ihre Rohdaten verlassen den deutschen Server dabei nicht. An die KI werden ausschließlich Ergebniszahlen und Texte übermittelt. Ausnahme: Bei qualitativen Textanalysen werden ausschließlich die analysierten Textspalten zur Interpretation an die KI weitergegeben – verarbeitet auf EU-Servern (AWS Frankfurt / ISO 27001 zertifiziert).
Solange Ihre Analysesitzung aktiv ist, stehen die hochgeladenen Daten für alle Ihre Fragen zur Verfügung. Nach 60 Minuten Inaktivität werden sie automatisch gelöscht; für eine neue Sitzung laden Sie bitte erneut einen Datensatz hoch. Nach 12 Stunden werden Sie aus Sicherheitsgründen automatisch abgemeldet; Sie können sich aber sofort wieder neu anmelden.

Aktuelle Preismodelle
Plan Preis (inkl. USt.) Daten-Upload Fragen/Tag Fragen/Monat Videos/Monat
Free€ 0,–550
Basis€ 12,–/Monat20200
Pro€ 59,–/Monat1.0005
Team€ 149,–/Monat1.000/Nutzer5/Nutzer

Haftungsausschluss & Datenschutzerklärung
Die Marktforschungs-KI von Kondeor liefert automatisiert generierte Erläuterungen und statistische Analysen zu Lern- und Informationszwecken. Die Ergebnisse basieren einerseits auf von Kondeor bzw. von Ihnen als Nutzer bereitgestellten Informationen/Daten sowie andererseits auf dem Wissen der verwendeten KI und können daher, so wie bei jeder KI, Fehler oder Fehlinterpretationen enthalten. Analysen und Schlussfolgerungen sollten daher vor der Verwendung in wissenschaftlichen Arbeiten, Berichten oder Entscheidungsprozessen jedenfalls eigenständig geprüft und validiert werden!

Von Ihnen als Nutzer hochgeladene Daten werden DSGVO-konform auf einem Server in Frankfurt (D) verarbeitet. Laden Sie aber trotzdem keine sensiblen Daten (zu Personen oder Unternehmen) hoch und kontrollieren Sie die hochzuladenden Dateien vorher dahingehend.

Stichprobenrechner

Berechnet den notwendigen Stichprobenumfang (inkl. Korrekturformel für endliche Grundgesamtheiten) sowie die Schwankungsbreite von Stichproben.

Stichprobengröße berechnen

z = 1.960

Typisch: 90 · 95 · 99

50 %
5 %

Notwendiger Stichprobenumfang

Schwankungsbreite berechnen

z = 1.960

Typisch: 90 · 95 · 99

50 %

Schwankungsbreite ±e

Stichprobengröße eingeben

Formeln:   n = z² · p · (1−p) / e²  ·  nkorr = n / (1 + (n−1) / N)  ·  e = z · √(p · (1−p) / n)