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Vorbereitung der statistischen Analyse

Nachfolgend findest Du einige Tipps, wie Du Deine Daten so vorbereiten kannst, dass der zeitliche Aufwand für Deinen Berater geringer wird (= Kostenersparnis für Dich).

Wenn Du diese Tipps berücksichtigst, kann Dein Berater Deine Daten zügig in ein Analyse-Tool importieren (z.B. SPSS).

Wenn Du möchtest, kannst Du diese Vorarbeiten natürlich auch Deinem Berater überlassen. Du solltest Dir aber bewusst sein, dass das mehr Zeit und damit auch mehr Geld kostet.

Analyse-Vorbereitung: Tabellen zusammenfassen

Mehrere Dateien oder Tabellenblätter sollten nach Möglichkeit in einer Datei bzw. Tabelle zusammengefasst werden.

Beispiel 1: Es liegen zwei Tabellen Gruppe 1 und Gruppe 2 vor

Tabelle Gruppe 1:

Geschlecht Alter Erkrankt
w 50 Ja
m 37 Nein
w 24 Nein

Tabelle Gruppe 2:

Geschlecht Alter Erkrankt
w 71 Ja
w 46 Ja
m 57 Ja

Dann sollte die zusammengefasste Tabelle wie folgt aussehen:

Gruppe Geschlecht Alter Erkrankt
Gruppe 1 w 50 Ja
Gruppe 1 m 37 Nein
Gruppe 1 w 24 Nein
Gruppe 2 w 71 Ja
Gruppe 2 w 46 Ja
Gruppe 2 m 57 Ja

Durch die neu hinzugefügte Spalte Gruppe ist sofort ersichtlich, aus welcher Einzeltabelle die Daten kommen.

Vorteil: Mit Hilfe der Variable Gruppe lassen sich die Daten sofort statistisch auswerten, was mit den Einzel-Tabellen nicht ohne Vorarbeit durch den Berater möglich wäre.

Beispiel 2: Es gibt mehrere Daten-Tabellen mit ID (z.B. Patienten-Nr.)

Tabelle 1:

Patienten-Nr. Geschlecht Alter
1 w 50
2 m 37
3 w 24

Tabelle 2:

Patienten-Nr. Erkrankt OP-Datum
1 Ja 20.12.2012
2 Nein 17.12.2012
3 Nein 10.12.2012

Dann sollte die zusammengefasste Tabelle wie folgt aussehen:

Patienten-Nr. Geschlecht Alter Erkrankt OP-Datum
1 w 50 Ja 20.12.2012
2 m 37 Nein 17.12.2012
3 w 24 Nein 10.12.2012

Die Daten aus der zweiten Tabelle wurden also anhand der Patienten-Nr. den Daten aus der ersten Tabelle zugeordnet.

Vorteil: Die Daten lassen sich in einem Durchgang statistisch auswerten, was mit den Einzel-Tabellen nicht ohne Vorarbeit durch den Berater möglich wäre.

Analyse-Vorbereitung: Spaltennamen

Die Namen der Spalten in Deiner Tabelle müssen

  1. eindeutig sein, d.h. es darf kein Name mehrfach verwendet werden.
  2. unter Berücksichtigung der deutschen (oder englischen) Rechtschreibung und unter Beachtung von Groß- und Kleinschreibung so gewählt werden, wie sie später in der Doktorarbeit oder Veröffentlichung erscheinen sollen.

Warum ist das so?

  1. Wenn die Spalten-Namen nicht eindeutig sind, weiß Dein Berater z.B. nicht, welche Variablen er statistisch untersuchen soll.
  2. Die Namen werden für die Beschriftung der Grafiken verwendet und diese lassen sich nachträglich nur mit nicht unerheblichem Zeitaufwand ändern.

Analyse-Vorbereitung: Formatierung einzelner Werte

Die einzelnen Werte müssen

  1. eindeutig und konsistent sein, d.h. für jede Bedeutung darf es nur einen Wert geben; Beispiel: "männlich" und "Männlich" ergibt zwei Werte → das darf nicht sein!
  2. alle notwendigen Informationen enthalten, d.h. z.B. es reicht nicht in die Spalte "Geschlecht" immer die Werte 1 oder 2 zu schreiben; wenn die Werte bereits, wie in dem Beispiel, numerisch sind, muss auch die Bedeutung der Werte in der Spalte vermerkt werden; dafür gibt es folgende Möglichkeiten:
    1. Rechte Maustaste auf den Spaltennamen → "Kommentar einfügen", dann die Bedeutungen wie folgt eingeben: [Zahl1] = [Bedeutung1], [Zahl2] = [Bedeutung2], usw. Beispiel: 1 = m, 2 = w
    2. Über den Spaltennamen eine zusätzliche Zeile einfügen und dann in der jeweiligen Spalte die Bedeutungen wie folgt eingeben: [Zahl1] = [Bedeutung1], [Zahl2] = [Bedeutung2], usw. Beispiel: 1 = m, 2 = w
    3. Siehe nächster Punkt
  3. falls sie qualitativ/kategorial sind, nach Möglichkeit nicht umcodiert, also nicht numerisch sein, d.h. es sollte direkt die Bedeutung in den Zellen eingegeben werden, also z.B. nicht 1 oder 2 in die Zelle schreiben, sondern "Männlich" oder "Weiblich"
    (Hintergrund: es ist sofort klar, was gemeint ist und beim Datenimport per Software werden direkt alle nötigen Infos mit erfasst ⇒ Zeitersparnis durch vollständige Automatisierung)

Analyse-Vorbereitung: Datenqualität vorab prüfen

Die Daten sollten sehr sorgfältig auf Fehler und Vollständigkeit überprüft werden, denn:
wenn nach Durchführung der Analyse ein Fehler entdeckt wird, kann es sein, dass alle Analyse-Schritte noch einmal durchgeführt werden müssen und damit nochmal neuer Zeit- und Kostenaufwand entsteht.

Auf Wunsch kann die Qualitätskontrolle auch von Deinem Berater unterstützt werden. Er kann mit Hilfe von Software-Tools insbesondere formale Fehler viel schneller finden als Du. Inhaltliche Daten-Probleme kann er allerdings nicht entdecken. Sprich Deinen Berater einfach auf das Thema Qualitätskontrolle an. Er kann Dir detailliert erklären, was möglich ist und was nicht.

Analyse-Vorbereitung: Fragen formulieren

Ein weiterer ganz wichtiger Aspekt, der den Analyse-Aufwand und damit die Kosten beeinflusst, ist die Formulierung Deiner Fragen.
Wie Du die Fragen für die statistische Auswertung optimal formulierst, erfährst Du im Artikel Fragestellungen formulieren.