Auswahl des geeigneten statistischen Tests

Hier findest du eine Übersicht aller gängigen Verfahren und Tests, welche zur Datenanalyse eignen. Damit du bei den ganzen verschiedenen Verfahren nicht den Überblick verlierst, haben wir dir eine interaktive Übersicht gebaut, die dich sicher zur der für dich passenden Lösung führt.

Welcher Test ist zu wählen?

Um herauszufinden welchen Test du benutzen musst stehen am Anfang Überlegungen zum Untersuchungsdesign und der Hypothesenformulierung. Nachdem die unabhängigen- (UV) und abhängigen (AV) Variablen definiert sind, musst du die Skalenniveaus bestimmen. Von diesen hängt ab, ob du beispielsweise parametrische oder nicht-parametrische Verfahren nutzen kannst. Zudem haben fast alle Verfahren Voraussetzungen die geprüft werden müssen. Dazu zählt immer auch eine ausreichende interne Konsistenz/ Reliabilität bei der Skalenerstellung. Und zuletzt musst du entscheiden, mit welcher Software/ Programmiersprache du deine Analyse umsetzen willst.

Youtube Einbindung

Hier solltest du eigentlich ein YouTube Video mit einer Erklärung sehen, wie man unsere Testauswahl benutzt. Da wir aber deine Privatsphäre respektieren, binden wir es aufgrund deiner Cookie-Entscheidung nicht ein. Falls du dich doch dafür entscheiden solltest, akzeptiere unten einfach unsere Cookie-Richtlinie.

Datenanalyse: Verfahren und Tests:

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Testverfahren

T-Test (unabhängig)
U-Test
ANOVA (einfaktoriell, mehrfaktoriell)
Kruskal Wallis
T-Test (abhängig)
Wilcoxon
ANOVA (wiederholte Messungen)
Friedmann
Varianzen
Chi²
F-Test
Proportionen
Binomial
Pearson Chi²
Chi²
Spearman Korrelation
Pearson Korrelation
Lineare Regression
Logistische Regression
Faktoranalyse PCA/PAF
Clusteranalyse
ANCOVA / MANOVA / MANCOVA
Moderation / Mediation / SEM
Gemischte Modelle / Multi Level
Unterschiede
Zentrale Tendenz
ANCOVA / MANOVA / MANCOVA
Moderation / Mediation / SEM
Gemischte Modelle / Multi Level
T-Test (unabhängig)
U-Test
ANOVA (einfaktoriell, mehrfaktoriell)
Kruskal Wallis
T-Test (abhängig)
Wilcoxon
ANOVA (wiederholte Messungen)
Friedmann
Varianzen
Chi²
F-Test
Proportionen
Binomial
Pearson Chi²
Zusammenhänge
Chi²
Spearman Korrelation
Pearson Korrelation
Lineare Regression
Logistische Regression
Strukturreduktion
Factoranalyse PCA/PAF
Clusteranalyse