KE-Learning Methoden

Statistische Methoden

Alle verfügbaren Analysemethoden — automatisch erkannt und berechnet mit R.

Deskriptive Statistik
Lagemaße (Mittelwert, Median, Modus) Streumaße (SD, Varianz, Spannweite) Häufigkeitstabellen & Verteilungsanalyse Normalverteilungstest (Shapiro-Wilk)
Gruppenvergleiche
t-Test (unabhängig & abhängig) Mann-Whitney-U-Test Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test Einfaktorielle ANOVA (inkl. Post-hoc Tukey) Kruskal-Wallis-Test (inkl. Post-hoc Dunn) Zweifaktorielle ANOVA Mixed ANOVA MANOVA ANCOVA (Kovarianzanalyse) Friedman-Test
Anteilstests
Binomialtest (Anteil gegen Erwartungswert) Wald-Wolfowitz Runs Test (Zufälligkeit)
Zusammenhang
Korrelation (Pearson, Spearman, Kendall) Kreuztabellen & Chi-Quadrat-Test Fishers Exakter Test
Vorhersage / Regression
Lineare Regression (einfach & multipel) Logistische Regression
Multivariate Verfahren
Faktorenanalyse (EFA/PCA) Clusteranalyse (k-Means) Diskriminanzanalyse Latente Klassenanalyse (LCA) Mehrebenenanalyse (Mixed Models)
Kausalanalyse
Mediationsanalyse Moderationsanalyse
Skalenanalyse
Reliabilitätsanalyse (Cronbachs Alpha)
Textanalyse KI-gestützt
Induktive & deduktive Kategorienbildung Sentimentanalyse Themen- & Schlüsselwortanalysen Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring
Datenvorbereitung & -transformation
Data-Check: fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate Qualitätsprüfung: Straightlining, Extreme Responding, Antwortmuster Fälle auswählen Variable berechnen
A-posteriori Teststärke wird automatisch mitberechnet bei: t-Tests, Mann-Whitney, Wilcoxon, einfaktorieller ANOVA, Kruskal-Wallis, Chi-Quadrat, Korrelationsanalyse und linearer Regression.