Statistische Analyse und Interpretation

Anwendung bayesianischer statistischer Methoden auf Forschungsprobleme: Prior-Auswahl, Posterior-Inferenz, Glaubwürdigkeitsintervalle, MCMC und Modellvergleich mittels Bayes-Faktoren.

Wenden Sie Methoden der kausalen Inferenz an — Differenz-von-Differenzen, Instrumentalvariablen, Regressions-Diskontinuität, Propensity Scores — auf Beobachtungs- und quasi-experimentelle Daten.

Fachkundige statistische Unterstützung für klinische Studiendesign, Stichprobengrößenberechnung, Randomisierung, Zwischenanalysen und regulatorisch konforme Berichterstattung.

Analysieren Sie wiederholte Messungen und Paneldaten mit gemischten Modellen, GEE, Wachstumskurvenanalyse sowie fachkundiger Behandlung fehlender Daten und zeitvariierender Kovariaten.

Durchführung und Berichterstattung von Meta-Analysen mit fachkundiger Anleitung zur Effektgrößen-Pooling, Heterogenität, Publikationsbias, Forest Plots und PRISMA-konformer Berichterstattung.

Fachkundige Beratung zu PCA, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MANOVA, Diskriminanzanalyse und anderen multivariaten Methoden für komplexe, hochdimensionale Forschungsdaten.

Berechnen und begründen Sie Stichprobengrößen für Experimente, Umfragen und klinische Studien mittels Power-Analyse – inklusive ANOVA, t-Tests, Regression und komplexer Designs.

Fachkundige Beratung zu linearen, logistischen, mehrstufigen und fortgeschrittenen Regressionsmodellen – von der Annahmenprüfung und Modellauswahl bis zur Koeffizienteninterpretation und Berichterstattung.

Übersetzen Sie statistische Ergebnisse in klare, präzise Ergebnisabschnitte und Berichte für wissenschaftliche Arbeiten, regulatorische Dokumente und nicht-technische Zielgruppen.

Analysieren Sie Umfrage- und Fragebogendaten mit fachkundiger Beratung zu Gewichtung, Likert-Skalen-Analyse, Non-Response-Bias und aussagekräftiger Ergebnisinterpretation.