Statistische Analysen dienen dazu, quantitative Informationen und empirische Daten nach den Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik auszuwerten, zu reduzieren und zu komprimieren. Bei der Analyse werden Gesetzmäßigkeiten in empirischen Daten sichtbar, die zu neuen Erkenntnissen und Schlussfolgerungen führen und prognostische Voraussagen für die Zukunft erlauben.
Bei der deskriptiven Statistik werden empirische Phänomene untersucht, in Daten zusammengefasst und sortiert und als Grafik präsentiert. Die induktive Statistik ist auf Schlussfolgerungen und Prognosen auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten angelegt und kann die Ergebnisse der deduktiven Statistik zu ihrem Ausgangspunkt machen.
Im Zuge von Globalisierung und steigenden Konkurrenzdruck in Beruf- und Wirtschaftswelt wächst auch der Analysebedarf. Regelmäßige statistische Analysen helfen dem Einzelnen sowie den Unternehmen, mit ihrer jeweiligen Ware mittel- und langfristig attraktiv und konkurrenzfähig zu bleiben. Indem sie Auswertungen empirischer Daten nach den Methoden der Statistik vornehmen, können sie sich und ihre Waren aktuell, modern, innovativ und flexibel präsentieren.
Ohne statistische Analysen wächst auf dem Arbeitsmarkt das Risiko, mit seinem jeweiligen Produkt und Angebot nicht mehr konkurrenzfähig zu sein. Aber nicht immer haben Mitarbeiter in Führungspositionen neben den beruflichen Alltagsanforderungen noch Zeit, statistische Analysen selbst durchzuführen. Die Tendenz, statistisch Analysen von akademischen Ghostwritern erstellen und schreiben zu lassen, steigt deshalb.
Immer mehr Unternehmer erkennen die enorme Arbeitserleichterung, die das Ghostwriting mit sich bringt. Geschulte Ghostwriter analysieren professionell und anwendungsorientiert empirische Daten auch in großen Mengen und werten diese mit den gängigen Statistikprogrammen und der aktuellen Spezialsoftware schnell und zuverlässig aus. Bei Bedarf werden die Ergebnisse in der entsprechenden Wissenschaftssprache ausformuliert.
Wenn Sie bei Ihren statistischen Analysen Unterstützung benötigen, dann können Sie uns gerne sofort eine unverbindliche Anfrage schicken. Unsere Ghostwriting-Agentur melden uns innerhalb weniger Stunden mit einem kostenlosen Leistungsangebot mit fairen Preisen. Wir rufen Sie auch gerne an, falls Sie eine kostenlose telefonische Beratung durch einen unserer akademischen Betreuer wünschen.
Unsere Preise für medizinisches, Jura- oder BWL-Ghostwriting sowie für andere akademische Fachbereiche beginnen ab 100,- € pro Normseite.
Die Formulierung der Forschungsfrage ist ein entscheidender Schritt in wissenschaftlichen Arbeiten. Eine Forschungsfrage stellt die zentrale Frage dar, auf die die Arbeit abzielt und die sie beantwortet. Oft werden mehrere Forschungsfragen formuliert, darunter eine zentrale Frage, die oft als Leitfrage bezeichnet wird, sowie weitere Forschungsfragen, die möglicherweise untergeordnet sind. Diese Fragen fungieren als Leitfaden für die Arbeit und dienen dazu, die Richtung der Analyse zu lenken.
Am Ende der Arbeit sollten die Forschungsfragen beantwortet werden können. Es ist jedoch auch möglich, dass trotz umfassender Recherche und Untersuchung festgestellt wird, dass eine Forschungsfrage nicht beantwortet werden kann. In einem solchen Fall ist dies kein Fehler, sondern eine wissenschaftliche Erkenntnis, die möglicherweise darauf hindeutet, dass andere Rahmenbedingungen oder Fragestellungen erforscht werden müssen. Die Formulierung einer Forschungsfrage erfolgt in der Regel im Rahmen der Erstellung eines Exposés. Dabei werden die Thematik intensiv untersucht und die Relevanz des Themas sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus praktischer Sicht ermittelt.
Es werden Forschungslücken identifiziert, die durch die Arbeit geschlossen werden sollen. Aus diesen Überlegungen ergibt sich die Forschungsfrage. Die Formulierung einer Forschungsfrage erfolgt innerhalb bestimmter Paradigmen, die auf bestehenden Annahmen und Gegebenheiten basieren, die aus dem wissenschaftlichen Stand der Forschung resultieren. Dies sind allgemeine Themen, die in der Arbeit näher analysiert werden sollen. Grundsätzlich lassen sich drei Arten von Forschungsfragen unterscheiden.
Eine deskriptive Forschungsfrage zielt darauf ab, Merkmale zu beschreiben und die wesentlichen Elemente einer Themenstellung zu identifizieren. Sie beantwortet grundlegende Fragen wie: Was kennzeichnet eine bestimmte Thematik? Zum Beispiel könnte eine deskriptive Forschungsfrage im Bereich des strategischen Managements lauten: "Welche Elemente sind charakteristisch für strategisches Management?"
Eine vergleichende Forschungsfrage wird häufig verwendet, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen verschiedenen Ansätzen oder Konzepten herauszustellen. Dies kann durch die Analyse von Praxiserfahrungen und theoretischen Erkenntnissen erfolgen. Zum Beispiel könnten Sie verschiedene Methoden wie die Balanced Scorecard und die ABC-Analyse im Bereich des strategischen Controllings vergleichen.
Eine explorative Forschungsfrage ist besonders anspruchsvoll, da sie nach Ursachen und Konsequenzen sucht. Sie zielt darauf ab, neue Erkenntnisse zu gewinnen und komplexe Zusammenhänge zu untersuchen. Zum Beispiel könnte eine explorative Forschungsfrage im Bereich des strategischen Managements lauten: "Welche Gründe gibt es für Unternehmen, strategisches Management zu betreiben, und welche Folgen hat es, wenn sie dies nicht tun?"
Eine Hypothese ist im Wesentlichen eine Annahme über die Realität, die in wissenschaftlichen Arbeiten entweder bestätigt oder verworfen werden kann. Nehmen wir als Beispiel das strategische Management: Eine Hypothese könnte lauten, dass Unternehmen, die strategisches Management betreiben, erfolgreicher sind. Diese Annahme muss nun in der Arbeit überprüft werden, sei es durch Literaturanalysen, Studien oder eigene empirische Forschungsmethoden wie Expertenbefragungen oder Online-Umfragen.
Am Ende der Untersuchung kann die Hypothese entweder bestätigt oder verworfen werden. Selbst wenn die Hypothese verworfen wird, bedeutet dies nicht zwangsläufig, dass die wissenschaftliche Arbeit erfolglos war. Vielmehr war das Ziel, die Annahme über die Realität zu prüfen. Wenn alle verfügbaren Möglichkeiten sorgfältig erforscht wurden und am Ende keine ausreichenden Beweise für die Hypothese gefunden wurden, ist das Ziel der Arbeit dennoch erreicht worden.
Die Schlussfolgerung könnte darauf hinweisen, dass möglicherweise andere Methoden erforderlich gewesen wären oder dass weitere Forschung erforderlich ist, um die Hypothese genauer zu untersuchen. Diese Erkenntnisse könnten wiederum die Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten sein, beispielsweise für eine Masterarbeit, die sich mit vertieften Analysen oder anderen Forschungsansätzen befasst.
Wenn Sie statistische Analysen für Ihre wissenschaftliche Arbeit benötigen, sind wir bereit, Ihnen entsprechende statistische Analysen gemäß Ihren Anforderungen zu erstellen.
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Deskriptive Statistik gehört zum Bereich der deskriptiven Forschung. Sie ist immer dann möglich, wenn quantitative Daten zu einem Thema vorliegen. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik werden Stichproben hinsichtlich ihrer Struktur beschrieben und analysiert. Dieses Vorgehen steht im Unterschied zur Inferenzstatistik, bei der aus den Stichprobenergebnissen auf Regelmäßigkeiten in der Grundgesamtheit geschlossen wird.
In der deskriptiven Statistik wird mit verschiedenen Darstellungsformen gearbeitet. Mit Hilfe von Tabellen und Grafiken wird über die gesamte Verteilungsform informiert. Die Daten können Sie selbst erfassen oder von Datenbanken abrufen. Über Statista bekommen Sie zahlreiche Marktdaten und Kennzahlen. Wenn uns zum Beispiel die Altersverteilung von Nutzern des Smartphone-Bankings interessiert, dann finden wir hierzu die neuesten Studien. Die Ergebnisse lassen sich herunterladen und wir können in einer Tabelle z.B. so darstellen:
Anteil der Smartphone-Banking-Nutzer nach Altersgruppen in Deutschland in den Jahren 2021 bis 2023 | ||
2022 (n=779) | 2023 (n=763) | |
16-29 Jahre | 78 % | 89 % |
30-49 Jahre | 67 % | 81 % |
50-64 Jahre | 65 % | 83 % |
Ab 65 Jahre | 50 % | 60 % |
Grafisch lassen sich die gleichen Daten folgendermaßen wiedergeben:
Die Nutzung von bereits vorliegenden Daten hat den Vorteil, dass Sie sich nur um die Daten selbst kümmern müssen. Datenbereinigung, -transformation und –codierung sind dann schon gemacht. Neben der Nutzung von Datenbanken haben Sie aber auch die Möglichkeit, eigene Daten zu erheben und z.B. mit SPSS auszuwerten. Deskriptive Statistik bezieht sich auf quantitative Daten. Qualitative Daten, wie Sie sie z.B. durch Interviews gewinnen, werden interpretativ ausgewertet.
Eine geeignete Methode der Datengewinnung für die deskriptive Statistik ist die Umfrage. Hierzu gibt es Tools, die Sie beim Erstellen der Fragebögen nutzen können. Gern unterstützen Sie aber auch unsere Ghostwriter. Sie können Hilfe für die Umfrage anfordern oder den Statistikteil einer Bachelorarbeit schreiben lassen.
In der deskriptiven Statistik sind v.a. die so genannten Lage- und die Streuungsmaße von Bedeutung. Zu den Lagemaßen bzw. Lageparametern zählen Modus (oder Modalwert), Median, arithmetisches, geometrisches und harmonisches Mittel sowie die Quantile. Die wichtigsten Streuungsmaße sind die Spannweite, der Quartilsabstand, die mittlere absolute Abweichung, die Varianz und Standardabweichung sowie der Variationskoeeffizient.
Was diese Werte im Einzelnen bedeuten, wird am besten in einem konkreten Beispiel deutlich. Für eine fiktive Bachelorarbeit wählen wir für die statistische Auswertung das Beispiel einer Klausur, bei der die folgenden Noten gegeben wurden:
Note | Anzahl der Studenten |
Note 1 | 1 Student |
Note 2 | 4 Studenten |
Note 3 | 12 Studenten |
Note 4 | 8 Studenten |
Note 5 | 2 Studenten |
Note 6 | 1 Student |
N = 28, es haben also Studenten die Klausur mitgeschrieben.
Lagemaße | ||
Maß | Bedeutung | Beispiel |
Modus bzw. Modalwert | Der häufigste Wert, der in der Stichprobe vorkommt | Der Modus oder Modalwert ist in diesem Falle die Note 3. |
Median | Der Median teilt die Werte in zwei Teile. Wenn alle Werte geordnet werden, ist der Median der Wert in der Mitte. Wenn es eine gerade Anzahl von Werten gibt (wie in unserem Beispiel), dann ist der Median der Mittelwert aus den beiden Werten in der Mitte. | Der Median ist in unserem Beispiel 10 (Mittelwert aus 12 und 8). |
Arithmetisches Mittel | Der Durchschnitt aus allen Werten, ein anderer Begriff ist empirischer Mittelwert. | Das arithmetische Mittel ist 4,667 (Gesamtwert = 28 : Anzahl = 6) |
geometrisches Mittel | Die n-te Wurzel (n = Anzahl der Daten, die vorliegen) aus dem Produkt der vorliegenden Daten, ein anderer Begriff ist mittlere Proportionale. | Das geometrische Mittel ist 1,743. (6. Wurzel aus28) |
harmonisches Mittel | Der Mittelwert einer Menge von Zahlen, entspricht dem arithmetischen Mittel der Kehrwerte. | Das harmonische Mittel beträgt 0,471. (6: (1:1+1:4+1:12+1:8+1:2+1:6)) |
Empirisches Quantil | Das empirische Quantil teilt die Stichprobe in Werte, die jeweils größer und die kleiner sind, anderer Begriff: Stichprobenquantil | (diese Größe ist in unserem Beispiel nicht relevant) |
Streuungsmaße | ||
Spannweite | Die Spannweite gibt die Abweichung zwischen den größten und dem kleinsten Messwert wieder. | In unserem Beispiel beträgt die Spannweite 11. (größter Messwert = 12 – kleinster Messwert = 1). |
Quartilsabstand | Der Quartilsabstand gibt an, wie breit das Intervall ist, in dem sich 50% der Stichprobenelemente befinden, andere Begriffe: Interquartilsabstand, IQA oder IQR | Der Quartilsabstand ist 4 (12-8) |
mittlere absolute Abweichung | Die mittlere absolute Abweichung gibt an, wie weit eine Stichprobe im Mittel vom mittleren arithmetischen Mittel abweicht, anderer Begriff: MAD (mean absolute deviation) | Die mittlere absolute Abweichung beträgt 2. Hierfür gibt es einen Online-Rechner, der die MAD an Hand Ihrer Daten errechnet. |
Varianz und Standardabweichung | Die Varianz gibt das Maß der Wahrscheinlichkeitsdichte um den Schwerpunkt der Daten herum an. Von ihr ausgehend wird die Standardabweichung berechnet. | Die Varianz beträgt 110 und die Standardabweichung 10,488. Varianz = (1-6)2+(4-6)2+(12-6)2+(8-6)2+(2-6)2+(1-6)2 = 110 Standardabweichung: = 10,488 |
Variationskoeeffizient | Der Variationskoeeffizient gibt die relative Streuung an, also das prozentuale Verhältnis der Standardabweichung zum arithmetischen Mittel. | Der Variationskoeeffizient beträgt 1,0488: In diesem Beispiel haben wir Ihnen schon einmal erklärt, wie der Variationskoeffizient errechnet wird: Sie benötigen die Differenz aus Standardabweichung und Mittelwert, in unserem Beispiel also 10,488 : 10 = 1,0488 |
Zusammenhangsmaße wie z.B. der Korrelationskoeffizient oder die Kovarianz sind in der deskriptiven Statistik nicht bedeutsam. Diese Maße benötigen Sie in der analytischen Statistik.
Wenn Sie in Ihrer Bachelorarbeit eine deskriptive Statistik einbinden, ist die Interpretation der Ergebnisse wichtig. Hierfür sind fünf Schritte wichtig, die wir Ihnen an Hand unseres Bachelorarbeit Statistikbeispiels darstellen.
In unserem Beispiel haben 28 Studenten an der Klausur teilgenommen. Die Notenverteilung können wir z.B. mit einer Grafik darstellen. Die Diagramm-Tools von Excel reichen für diese Zwecke völlig aus.
Anschließend beschreiben Sie das Zentrum der Daten. Hierfür benötigen Sie den Mittelwert oder den Median sowie die Standardabweichung. Diesen Zusammenhang können Sie tabellarisch darstellen, etwa so:
Modus | N (Anzahl) | Standardabweichung | Median |
3 | 28 | 10,488 | 10 |
Wichtig ist, dass Sie die Daten nicht nur als Zahlen darstellen, sondern sie auch beschreiben: Die Standardabweichung ist in unserem Beispiel sehr hoch, was daran liegt, dass die Noten sich über die gesamte Skala verteilen.
Im 3. Schritt steht die Streubreite der Daten im Fokus. Hierfür bietet sich ein Pareto-Diagramm an. Auch das lässt sich mit Excel leicht erstellen. Es würde für unsere Daten folgendermaßen aussehen:
Im Pareto-Diagramm werden die Daten nach Häufigkeit klassifiziert. In unserem Beispiel werden von links in absteigender Reihenfolge die Noten mit der häufigsten Verteilung angezeigt.
Häufig werden auch Boxplots erstellt. Damit ist ebenfalls erkennbar, wie sich die Daten verteilen.
Im nächsten Schritt müssen Form und Streubreite der Datenverteilung ausgewertet werden. Hierfür können Sie ein Säulendiagramm verwenden.
Sie sehen, dass unsere Daten linksschief verteilt sind. Das bedeutet, dass die Mehrheit der Daten sich auf der rechten Seite der Skala befindet. In unserem Falle heißt das, dass die Klausurergebnisse sehr schlecht ausgefallen sind.
Im letzten Schritt werden die Daten aus verschiedenen Gruppen verglichen. In unserem Beispiel könnten wir z.B. erfassen, wie sich die Klausurnoten nach Geschlechtszugehörigkeit oder nach Studiendauer verteilen.
Wenn wir die Klausurnoten mit der Studiendauer vergleichen, ergibt sich folgendes Bild:
Note | Studenten aus dem 1. Studienjahr | Studenten aus dem 2. Studienjahr |
Note 1 | 0 | 1 |
Note 2 | 1 | 3 |
Note 3 | 8 | 4 |
Note 4 | 7 | 1 |
Note 5 | 2 | 0 |
Note 6 | 1 | 0 |
Teilnahme an Klausur | 19 | 9 |
Es haben 19 Studenten aus dem ersten Studienjahr mitgeschrieben, gegenüber 9 aus dem zweiten Studienjahr. Grafisch lassen sich die Ergebnisse folgendermaßen darstellen:
Die Streubreite der Noten bei den jüngeren Studenten ist leicht größer als bei den älteren Studenten. Auch in Bezug auf Standardabweichung und Median zeigen sich Unterschiede. Lediglich der Modus ist gleich: In beiden Gruppen wurde am häufigsten die Note 3 erzielt.
| Modus | N (Anzahl) | Standardabweichung | Median |
1. Studienjahr | 3 | 19 | 10,344 | 1,5 |
2. Studienjahr | 3 | 9 | 11,225 | 1 |
Eine weitere Größe, die wir in unserem Beispiel erfassen könnten, ist das Geschlecht der Studenten. Möglicherweise zeigen sich auch hier Unterschiede in den erzielten Noten.
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