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Die statistischen Analysen finden anhand von R statt. R ist ein robustes statistisches Programm, das fast alle Bereiche der statistischen Methoden umfasst. Wenn Sie das eher kommerzielle aber weniger flexible Programm Spss benutzen, dann stellt dies kein Problem für uns. Eine Spss-Syntaxdatei kann auf Wunsch jederzeit erstellt werden.

Bei den folgenden Methoden erhalten Sie schnelle und zuverlässige Lösungen:

  • Deskriptive Statistik und Diagrammerstellung (Häufigkeitsbestimmung, Mittelwertbestimmung und Standardabweichung, bzw. Median und Konfidenzintervall).

  • Grundauswertungstabellen mit Top-Box-Werte, Mittelwerte, Min, Max, Standardabweichung etc.

  • Mittelwertvergleiche bei unabhängigen und abhängigen Stichproben.

  • Nichtparametrische Tests (z.B. U-Test von Mann und Whitney, Wilcoxon-Test, H-Test nach Kruskal und Wallis).

  • Reliabilitätsanalyse mit Berechnung von Cronbachs Alpha, des Trennschärfenindex und des Schwierigkeitsindex.

  • Varianzanalyse (ANOVA, ANCOVA, ANOVA für wiederholte Messungen, multiple Klassifikationsanalyse).

  • Kreuztabellen mit Chi-Quadrat-Test bzw. Fisher-Test.

  • Korrelationsanalysen mit Bestimmung des Korrelationskoeffizienten nach Pearson bzw. Spearman-Rho.

  • Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse.

  • Cluster-Analyse.

  • Diskriminanzanalyse.

  • Multiple lineare Regressionsanalyse.

  • Binäre logistische Regressionsanalyse.

  • Zeitreihenanalyse.

  • Paneldatenanalyse.

  • Lebensdaueranalyse (Survivalanalyse): Kaplan-Meier-Verfahren und Berechnung von Log Rank-Tests, Cox-Regression.

  • Erstellung von ROC-Kurven zu Berechnung der Sensitivität und Spezifität von Testgrößen.