Leistungsumfang bei Easy Statistik

Sie suchen eine schnelle und zuverlässige Lösung für Ihre empirische Forschung, Abschlussarbeit, akademische Data Science oder unternehmensinterne Datenanalyse? Bei Easy Statistik erhalten Sie in weniger als 7 Tagen professionelle statistische Auswertungen, praxisnah aufbereitete Templates und eine individuelle 1:1 Video-Betreuung. Unser erfahrenes Team unterstützt Sie von der Datenerhebung bis hin zur fertigen Analyse, damit Sie jederzeit den Überblick behalten. Profitieren Sie von unserem umfassenden Angebot, das nicht nur klassische Statistik, sondern auch fortschrittliche KI-Anwendungen, akademische Data Science und Machine-Learning-Verfahren abdeckt.

Umfrage auswerten

Wenn Sie eine Umfrage mit Tools wie LimeSurvey, SoSciSurvey oder SurveyMonkey erhoben haben und Ihre Forschungsfrage jetzt mit passenden statistischen Hypothesentests beantworten möchten, sind Sie bei uns genau richtig. Wir bieten Ihnen:

• Beratung bei der Konzeption Ihrer Umfrage
• Unterstützung bei der Datenbereinigung und -aufbereitung
• Verständliche Templates für die Auswertung
• 1:1 Video-Betreuung zur Klärung Ihrer Fragen in Echtzeit

Datenanalyse und Datenauswertung

Unser Team übernimmt die Datenanalyse und Datenauswertung in diversen Softwarelösungen wie R, SPSS, Stata, Python, Matlab, Jamovi, JASP, Mplus und VBA. Dank langjähriger Erfahrung stellen wir sicher, dass Ihre Daten korrekt interpretiert und veranschaulicht werden. Mit unseren Templates haben Sie stets einen klaren Leitfaden, um Ihre Ergebnisse anschaulich zu präsentieren. Besonders im Bereich akademische Data Science profitieren Sie von unserer Expertise, um Ihre Forschung datengetrieben und methodisch fundiert umzusetzen.

Deskriptive und explorative Statistik

Gerade wenn Ihnen unaufbereitete Rohdaten vorliegen, ist die deskriptive und explorative Statistik von entscheidender Bedeutung. Unsere Experten helfen Ihnen dabei:

• Wichtige Kennwerte (Mittelwert, Median, Standardabweichung) herauszuarbeiten
• Verteilungen und Ausreißer zu identifizieren
• Explorative Methoden (z. B. Korrelationsanalysen) gezielt anzuwenden
• Eigene Handlungsempfehlungen abzuleiten

Statistische Modellierung (z. B. Psychologie/Medizin)

Forschungsprojekte in den Bereichen Psychologie, Medizin oder anderen Fachrichtungen verlangen oftmals spezielle statistische Modellierungen. Von der Datenerhebung bis zur fertigen Auswertung begleitet unser Team Sie Schritt für Schritt. Besonders bei standardisierten Fragebögen hilft unser fundiertes Fachwissen, valide und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen – auch in der Kombination mit akademischer Data Science.

Allgemeine parametrische und nicht parametrische Verfahren

Damit Ihre Statistik wirklich belastbar ist, sind die korrekte Auswahl und Verwendung der passenden statistischen Tests unverzichtbar. Wir beraten Sie gründlich zu:

• Voraussetzungstests (z. B. Normalverteilung, Varianzhomogenität)
• Parametrischen Tests (z. B. t-Tests, ANOVA, Regressionen)
• Nicht parametrischen Tests (z. B. Mann-Whitney-U-Test, Wilcoxon-Test)

Dank individueller 1:1 Video-Betreuung und unseren erprobten Templates vermeiden Sie typische Fehler und stellen sicher, dass Ihre Analysen den wissenschaftlichen Standards entsprechen – sowohl in der klassischen Statistik als auch in akademischer Data Science.

Faktorenanalyse

Die Faktorenanalyse ist ein zentrales Instrument, um aus umfangreichen Items oder Variablen wichtige Dimensionen abzuleiten. Ob Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder explorative Faktorenanalyse: Wir helfen Ihnen dabei:

• Ihren Fragebogen zu validieren
• Die Beziehungen zwischen einzelnen Items aufzudecken
• Struktur und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen zu erkennen

Supervised Machine Learning

Wenn Sie Klassifikations- oder Regressionsaufgaben lösen müssen, setzen wir auf bewährte und moderne ML-Verfahren. Darunter:

• Ensemble-Methoden wie Random Forest und Gradient Boosting
• Support Vector Machines (SVM)
• RIDGE/LASSO und KNN
• Neuronale Netze für besonders anspruchsvolle Anwendungen

Wir stellen Ihnen erprobte Pipelines bereit und begleiten Sie vom Datenimport über das Feature-Engineering bis zum finalen Modell-Deployment. Gerade für akademische Data Science-Projekte bieten wir praxisgerechte Lösungen mit wissenschaftlichem Anspruch.

Unsupervised Machine Learning

Um verborgene Muster in großen Datensätzen aufzudecken, setzen wir auf Clusterverfahren wie k-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN. So identifizieren Sie mögliche Segmente oder Gruppen in Ihren Daten und können daraus gezielt Schlüsse ziehen – ein wertvoller Ansatz auch im Rahmen von akademischer Data Science.