Statistik-Labor
Daten untersuchen, Zusammenhänge erkennen und die Analyse mit Python weiterführen.
1 · Daten
Eine Zeile = eine Beobachtung, eine Spalte = eine Variable. Namen und Werte sind direkt bearbeitbar. Keine Namen oder anderen personenbezogenen Daten nötig.
Daten aus Excel, einer Tabelle oder einer CSV einfügen
Zahlen: Dezimalkomma oder Dezimalpunkt, keine Tausendertrennzeichen. Bei Zahlen gelten leere Felder, NA, N/A, NaN und null als fehlend (unabhängig von Gross-/Kleinschreibung). Bei Kategorien fehlen nur leere Felder. Maximal 10 000 Zeilen / 30 Variablen / 5 MB Import.
2 · Analyse wählen
Welches Verfahren passt?
Kennzahlen: Wie verteilen sich Messwerte? Mittelwert ist ausreisserempfindlich, Median und Quartile sind robuster. Für einzelne Rangskalen ist der Mittelwert nicht immer sinnvoll.
Häufigkeiten: Wie oft tritt eine Kategorie auf? Eine Kreuztabelle verbindet zwei kategoriale Variablen.
Korrelation: Pearson beschreibt lineare Zusammenhänge zwischen Messwerten. Spearman arbeitet mit Rängen und beschreibt monotone Zusammenhänge. Korrelation ist kein Beleg für eine Ursache.
Regression: Wie hängt ein Zielwert Y linear mit X zusammen? Nicht über den beobachteten Bereich hinaus extrapolieren.
t-Test: Zwei unabhängige Gruppen → Welch; dieselben Personen vor/nach einer Intervention → gepaart. Die Differenz wird immer als erste minus zweite Gruppe/Variable berechnet.
3 · Ergebnisse
Wähle Variablen und klicke auf Berechnen.
4 · Mitnehmen & reproduzieren
Der Python-Export übernimmt die aktuelle Auswahl, das Konfidenzniveau, die Diagramm-Einstellungen und dieselben Regeln für fehlende Werte.
Python starten & Hinweise zum Export
ZIP entpacken, Python installieren und im Terminal python -m pip install -r requirements.txt ausführen. Danach python analyse.py starten (je nach Installation heisst der Befehl python3). Das Script findet daten.csv neben sich – auch wenn das Terminal in einem anderen Ordner geöffnet ist.
Die Ergebnisse und PNG-Diagramme landen im Unterordner auswertung. CSV und Script immer aus demselben Datenstand herunterladen; das ZIP enthält zusätzlich die Einstellungen und Browser-Ergebnisse als Vergleich. Das Script führt beim Start die Analyse neu aus.
CSV-Dateien können Texte enthalten, die Tabellenprogramme als Formeln interpretieren. Unbekannte CSVs nicht ungeprüft in Excel öffnen. Der Python-Export behandelt alle Felder zuerst als Text und führt keine Zellinhalte aus.