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Statistik ist an den Universitäten und Fachhoschulen meist das unbeliebteste Dach. Denn es ist schlichtweg nur etwas für absolute Zahlen- und Mathematikprofis. Im Studium wird man häufig damit konfrontiert, wenn es um Auswertungen von Daten geht. Unsere Ghostwriter Marketing befassen sich häufig mit Berechnungen dieser Art. Wahrscheinlichkeiten, Koeeffizienten müssen berechnet werden um Forschungsfragen wie: Ist es wahrscheinlicher, dass …. beantworten zu können und vor allem auch vorher die Daten erheben zu können.
Statistische Auswertungen sind notwendig um mit quantitativen Daten umzugehen. Dass heisst, mit einer Vielzahl von Daten zurechtzukommen, die im Rahmen einer Befragung oder medizinische Studien gewonnen wurden. Die Daten sammelt der Forscher, um Hypothesen zu begründen oder zu widerlegen.
Die Auswertung der Daten erfolgt meist mithilfe von Statistik-Programmen. Eine Auszählung per Hand ist aufgrund der Fülle der Daten nicht möglich. Datensätze können tabellarisch aufbereitet werden und alle erforderlichen Grössen werden dabei berücksichtigt: Validität, Reliabilität und Standardabweichung.
In der wissenschaftlichen Arbeit muss im Methodikteil zunächst die Erhebung der Daten, nämlich die Vorgehensweise beschreiben werden. Nachdem die Daten erhoben wurden, muss die Auswertung beschrieben werden. Am Ende werden die Ergebnisse ausführlich diskutiert. Limitationen müssen festgehalten und mögliche Hinweise auf weiter zu eruierende Daten gegeben werden.
Um Hypothesen zu testen wird meist eine Stichprobe gezogen, um eine Aussage über die Grundgesamtheit treffen zu können. Für die Stichprobe müssen natürlich alle Personen oder Gegenstände (beispielsweise bei der Überprüfung von Gebrauchsgegenständen) über die gleiche zu testende Eigenschaft verfügen.
Sind die Daten ausgewertet, gilt es diese zu gewichten, gegenüberzustellen und zu interpretieren. Handelt es sich um personenbezogene Daten müssen diese anonymisiert werden. Auch bei Unternehmen handelt es sich häufig um brisante Daten, die anonymisiert aufbereitet werden müssen.