Statistik & Ergebnisse
Zur Checkliste1. Deine Datenstruktur zuerst beschreiben
Notiere die Zielvariable, ihre Skala und die Untersuchungseinheit. Geht es um eine Bearbeitungszeit, eine geordnete Antwortkategorie oder ein Ja-Nein-Ergebnis? Unterscheidet dein Design unabhängige Gruppen oder wiederholte Messungen derselben Personen?
Mehrere Messungen pro Person sind nicht automatisch unabhängige Beobachtungen. Auch Klassen, Teams oder Standorte können Abhängigkeiten erzeugen. Solche Strukturen müssen im Auswertungsplan berücksichtigt werden.
2. Typische Ausgangspunkte unterscheiden
Für den Vergleich zweier unabhängiger Mittelwerte kommt unter passenden Voraussetzungen ein Zweistichproben-t-Test infrage. Die Welch-Variante setzt keine gleichen Populationsvarianzen voraus. Bei gepaarten Messungen wird dagegen die Struktur der innerhalb eines Paars gebildeten Differenzen relevant.
Diese Orientierung ersetzt keine Prüfung der Daten. Geordnete Skalen, kleine erwartete Zellhäufigkeiten, Ausreißer oder ein komplexes Design können andere Verfahren erfordern. Nichtparametrische Tests sind ebenfalls nicht voraussetzungslos.
Weiterführend: NIST: Two-Sample t-Test
| Deine Frage | Zuerst klären |
|---|---|
| Unterscheiden sich zwei Gruppen? | Zielvariable, Unabhängigkeit, Verteilungen und Streuung |
| Hat sich etwas über die Zeit verändert? | Paarung, Zahl der Messzeitpunkte und fehlende Werte |
| Hängen Merkmale zusammen? | Skalenniveau, Form des Zusammenhangs und Störvariablen |
| Unterscheiden sich Häufigkeiten? | Zellbesetzung und Abhängigkeit der Beobachtungen |
3. Entscheidungen vor der Ergebniswahl festhalten
Definiere primäre Fragestellung und Analyse möglichst vor der Betrachtung der Ergebnisse. Dokumentiere den Umgang mit fehlenden Werten und Ausschlüssen. Wenn du nachträglich zusätzliche Analysen ausprobierst, kennzeichne sie als explorativ.
Wähle nicht nach mehreren Versuchen den Test aus, der den kleinsten p-Wert liefert. Bei mehreren Tests gehört der Umgang mit Mehrfachprüfungen in den Analyseplan. Bei Unsicherheit über verschachtelte oder longitudinale Daten ist fachliche Statistikberatung sinnvoll.
4. Mehr als den Testnamen berichten
Halte fest, welches Verfahren in welcher Software verwendet wurde, welche Fälle eingingen und wie du Voraussetzungen geprüft hast. Ergänze zum Testergebnis passende deskriptive Werte, Effektmaße und Unsicherheitsangaben.
Ein Tool kann anhand deiner Eingaben Verfahren vorschlagen. Ob deine tatsächlichen Daten die Voraussetzungen erfüllen, lässt sich aus einer kurzen Auswahlmaske allein nicht zuverlässig entscheiden.
Dein nächster Schritt
Gehe die Prüfpunkte oben für deine eigene Arbeit durch.
Allgemeine Orientierung für wissenschaftliches Arbeiten. Fachspezifische Regeln und die aktuellen Vorgaben deiner Hochschule haben Vorrang. Unsere Tools ersetzen keine eigene Prüfung.
