Grundlagen der Statistik für Data Analysts: Anwendung und Interpretation

Statistik ist ein wesentliches Werkzeug für Data Analysts, um Muster und Trends in Daten zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel werden grundlegende statistische Konzepte behandelt, insbesondere im Bereich der deskriptiven Statistik. Wir konzentrieren uns darauf, wann und wie diese Konzepte verwendet werden, sowie ihre Vor- und Nachteile.

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Effektstärken für den t-Test berechnen – Eine praktische Einführung

Der t-Test ist eine weit verbreitete statistische Methode, um den Unterschied zwischen den Mittelwerten von zwei Gruppen zu testen. Ein wichtiger Aspekt der Analyse von t-Tests ist die Bestimmung der Effektstärke, die angibt, wie groß der beobachtete Effekt ist. In diesem Beitrag werden wir die verschiedenen Maße für die Effektstärke im Zusammenhang mit dem t-Test untersuchen, wie sie berechnet werden und wie sie interpretiert werden können.

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Cohen’s d – Eine Einführung in die Effektstärke (und Rechner)

Cohen’s d ist ein Maß für die Effektstärke, das den Unterschied zwischen zwei Gruppen in Bezug auf die Standardabweichung der Gruppe angibt. Es ist ein wichtiges Konzept in der Statistik und insbesondere in der Metaanalyse, um die Größe eines Effekts unabhängig von der Stichprobengröße zu bewerten. In diesem Beitrag werden wir die Grundlagen von Cohen’s d, seine Berechnung und Interpretation sowie seine Anwendung in verschiedenen Forschungsszenarien untersuchen.

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