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Welchen statistischen Test soll ich verwenden?

Beantworten Sie ein paar Fragen und finden Sie in Sekunden den passenden Test für Ihre Forschung.

Schritt 1 —

Empfohlener Test

Kurzinfo zu den Tests

Den vom Entscheidungsbaum empfohlenen Test können Sie kostenlos auf Analizus durchführen.

t-Test

Dient zum Vergleich zweier Gruppenmittelwerte. Der t-Test für unabhängige Stichproben vergleicht verschiedene Gruppen, der t-Test für abhängige Stichproben zwei Messungen derselben Gruppe. Er setzt eine Normalverteilung voraus.

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Einfaktorielle ANOVA

Vergleicht die Mittelwerte von drei oder mehr unabhängigen Gruppen. Nach einem signifikanten F zeigen Post-hoc-Tests nach Tukey oder Bonferroni, welche Gruppen sich unterscheiden.

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Korrelationsanalyse

Misst Richtung und Stärke des Zusammenhangs zweier Variablen. Pearson ist parametrisch (Normalverteilung); Spearman und Kendall sind nichtparametrische Korrelationstests (ordinale Daten).

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Lineare Regression

Sagt eine stetige abhängige Variable aus einer oder mehreren unabhängigen Variablen vorher. Berichtet werden R², β-Koeffizienten und eine Multikollinearitätsprüfung mit VIF.

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Chi-Quadrat-Test

Prüft den Zusammenhang zweier kategorialer Variablen. Liegt eine erwartete Zellhäufigkeit unter 5, wird automatisch der exakte Fisher-Test angewendet.

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Explorative Faktorenanalyse

Deckt die latenten Faktoren hinter vielen Variablen auf. Für die Skalenvalidität werden KMO (≥ .60), der Bartlett-Test (p < .05) und die Faktorladungsmatrix geprüft.

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Wilcoxon-Test

Ein nichtparametrischer Test zum Vergleich zweier abhängiger Messungen. Er wird bevorzugt, wenn die Normalverteilungsannahme des t-Tests für abhängige Stichproben nicht erfüllt ist. Ideal für Prätest-Posttest-Designs.

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Cronbachs Alpha

Misst die interne Konsistenz eines Fragebogens oder einer Skala. α ≥ 0.70 ist akzeptabel, α ≥ 0.80 gut. In Abschlussarbeiten und Fachartikeln wird er als Nachweis der Skalenreliabilität berichtet.

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