Online-Rechner: Statistik
Die Weiterentwicklung und Implementierung neuer statistischer Kennzahlen kann mitunter – wie bei SPSS Statistics – ziemlich lange dauern. Aus diesem Grund haben wir eine Auswahl von online verfügbaren, webbasierten Rechnern entwickelt mit denen beispielsweise Effektmaße (Cohens d oder Hedges‘ g) und deren Konfidenzintervalle berechnet werden können. Dies ist besonders bei der Durchführung von Meta-Analysen interessant.
Hier werden mit der Zeit weitere Rechner und Applikationen bereitgestellt.
Cohens d
Cohens d ist ein wichtiges Effektstärkemaß in der Statistik, das die standardisierte Differenz zwischen zwei Gruppenmittelwerten oder mittleren Differenzen beschreibt. Es wird häufig verwendet, um die praktische Bedeutsamkeit von Unterschieden zu beurteilen.
Unsere Website bietet zwei spezielle Online-Rechner für Cohens d:
Mit diesen Rechnern kannst du schnell und einfach Cohens d für deine Daten berechnen, ohne komplexe Formeln von Hand anwenden zu müssen.
Hedges‘ g
Neben Cohens d bietet unsere Website auch zwei Online-Rechner für Hedges‘ g, ein weiteres wichtiges Effektstärkemaß in der Statistik. Hedges‘ g ist eine Variante von Cohens d, die besonders bei kleinen Stichprobengrößen eine Korrektur vornimmt. Zudem eignet sich Hedges‘ g besonders gut für Meta-Analysen, da es eine präzisere Schätzung der Effektstärke über verschiedene Studien hinweg ermöglicht. Auch hier stehen dir zwei spezialisierte Rechner zur Verfügung:
Mit diesen Rechnern kannst du Hedges‘ g für deine Daten schnell und präzise berechnen. Sie sind besonders nützlich, wenn du die Effektstärke bei kleineren Stichproben ermitteln möchtest, wenn du eine Alternative zu Cohens d suchst, die die Stichprobengröße berücksichtigt, oder wenn du Daten für eine Meta-Analyse vorbereitest.
Relatives Risiko & Odds Ratio
Zusätzlich zu den Effektstärkemaßen bietet unsere Website einen speziellen Online-Rechner für Kreuztabellen, der sich auf Vierfeldertafeln fokussiert. Dieser Rechner ist besonders wertvoll für Forscher und Praktiker in den Bereichen Medizin, Epidemiologie und Sozialwissenschaften, die kategoriale Daten analysieren und das Ausmaß von Zusammenhängen oder Risiken quantifizieren möchten. Mit diesem Rechner kannst du zwei wichtige statistische Kennzahlen berechnen:
Dieser Rechner ist besonders wertvoll für Forscher und Praktiker in den Bereichen Medizin, Epidemiologie und Sozialwissenschaften, die kategoriale Daten analysieren und das Ausmaß von Zusammenhängen oder Risiken quantifizieren möchten.
υ nach Lachwoicz-Preacher-Kelly
In einem relativ neuen Ansatz haben Lachowicz, Preacher und Kelly ein Effektmaß (υ) für den indirekten Effekt im Rahmen einfacher Mediationsmodelle entwickelt. Mit unserem Rechner kannst Du einen Schätzer für υ am einfachsten aus den Ergebnissen von Hayes PROCESS macro in SPSS Statistics, R oder SAS berechnen lassen.
Effektmaße aus Effektmaßen
Unser letzter Online-Rechner in dieser Reihe ist ein vielseitiges Werkzeug zur Umrechnung zwischen verschiedenen Effektstärkemaßen. Mit diesem Rechner kannst du problemlos zwischen Cohens d, Hedges‘ g und Korrelationskoeffizienten (r) konvertieren.
Der Rechner ermöglicht dir, einen bekannten Wert einzugeben – sei es Cohens d, Hedges‘ g oder einen Korrelationskoeffizienten (r) – und erhältst automatisch die entsprechenden Werte in den anderen Maßen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch das Risiko von Rechenfehlern bei manuellen Umrechnungen.
Interpretationshilfe von Effektmaßen
In den Sozialwissenschaften spielen Effektgrößen eine zentrale Rolle bei der Interpretation von Forschungsergebnissen. Sie helfen uns dabei, die praktische Bedeutsamkeit statistischer Befunde einzuschätzen. Allerdings ist die Interpretation von Effektgrößen nicht trivial – was ist ein „großer“ Effekt, was ein „kleiner“? Im Laufe der Zeit haben sich verschiedene Interpretationshilfen etabliert, die jedoch nicht unkritisch verwendet werden sollten.
Warum sind Interpretationshilfen sinnvoll?
Die in der Statistik verwendeten Maße (Fit-Indizes, Modellgüte oder Parameterschätzungen) sind oft sehr abstrakt. Es braucht ausreichende Erfahrung, um die Bedeutung ihrer Werte intuitiv zu erfassen. Um das Verständnis der Ergebnisse zu erleichtern, verwenden viele Wissenschaftler und Forscherinnen (oft implizit) bestimmte Faustregeln. Einige dieser Faustregeln wurden standardisiert und als Richtlinien veröffentlicht – wie beispielsweise die Einordnung nach Cohen für das gleichnamige Effektmaß.