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Tipps & Hilfe – Datenanalyse bei Bachelorarbeit, Masterarbeit & Dissertation

Viele tausend Studenten aus allen Fachbereichen sitzen jedes Jahr an ihren Abschlussarbeiten. Besonders in den Bereichen Wirtschaft, Psychologie und Soziologie sind die Abschlussarbeiten empirischer Natur, das heißt, es werden systematisch Daten gesammelt, die dann nach bestimmten Methoden ausgewertet werden. Die Grundlage einer empirischen Arbeit ist die konkrete thematische Fragestellung. Passend zu dieser Fragestellung werden Daten durch Interviews, Umfragen oder Experimente erhoben. Hypothesen, welche über den Untersuchungsgegenstand formuliert werden, müssen nun durch die Anwendung von qualitativen oder quantitativen Analysemethoden angenommen oder widerlegt werden.

Das empirische Arbeiten ist nicht immer einfach und stellt Studenten vor einige Hindernisse. Die für die Datenanalyse benötigten statistischen Kenntnisse gehen meistens über das einfache Beschreiben, Ordnen und Visualisieren der Daten durch „deskriptive (beschreibende) Statistik“ hinaus. Welche Antworten wirklich in den Daten stecken, entzieht sich oft der menschlichen Logik und Intuition. Um herauszufinden, ob sich bestimmte Ergebnisse der Datenerhebung tatsächlich signifikant vom Zufall unterscheiden, wird auf eine Sammlung an statistischen Methoden zurückgegriffen, die sich in der empirischen Forschung etabliert haben. Hier sind Hypothesentests gefragt. Aber nicht nur die Anwendung dieser Analysemethoden, sondern auch die Interpretation der Ergebnisse anhand der gesammelten Daten sowie die wissenschaftliche Notation stellen für die meisten Studenten eine große Herausforderung dar. Wie können Sie also vorgehen?

1. Vorher Statistikkenntnisse auffrischen

Bevor Sie überhaupt anfangen, ist es wichtig, Ihre Statistikkenntnisse aufzufrischen. Theoretische Hintergründe der Hypothesentests aufzubauen oder zu vertiefen, ist nicht nur im Zuge einer Abschlussarbeit, sondern auch in Vorbereitung auf alle Statistikprüfungen sinnvoll. Fachbereichsübergreifend spielt auch die Datenanalyse, oder zumindest die Theorie der Analysemethoden, eine immer größere Rolle in Prüfungen. Sehr oft müssen bereits Analyseoutputs von Statistikprogrammen wie R, SPSS oder Stata in Klausuren interpretiert werden. Wenn Sie eine gute Statistik-Prüfungsvorbereitung allein, mit einer Gruppe von Kommilitonen oder in Form eines Datenanalyse- und Statistik Coaching hatten, wird Ihnen die Datenanalyse für Ihre Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Dissertation deutlich leichter fallen.

2. Versuchsdesign optimieren

Um bei einer empirischen Abschlussarbeit mit möglichst wenigen Stolpersteinen in Kontakt zu kommen, sollte das Experiment von Grund auf gut geplant sein. Bei der Konzeption des Experiments oder der Umfrage müssen grundlegende Dinge wie Stichprobengröße, Zielgruppe und Formulierung beachtet werden. Mit einem guten Versuchsdesign ist der Grundstein Ihrer Arbeit also bereits gelegt!

3. Methodenkenntnisse auffrischen

Oft lassen sich grobe Fehler vermeiden, wenn Sie sich schon vorab mit den verschiedenen Methoden auseinandersetzen und einen Überblick gewinnen, welche Analysen für Ihre Fragestellung am besten geeignet sind. Hier spielen die Skalierung der Daten und die Hypothesen die größte Rolle. Wenn Sie noch zu wenig Erfahrung mit Datenanalyse haben, um selbstsicher entscheiden zu können, welcher Hypothesentest oder welches Analyseverfahren auf die spezifische Fragestellung passt, gibt es zum Beispiel Unterstützung im Internet. Dort finden Sie „Datenanalyse-Generatoren“, die Ihnen den Überblick über die Verfahren erleichtern sollen.

4. Sicher im Umgang mit Statistikprogrammen

Ist das Verfahren geklärt, müssen die Daten mit einem Statistikprogramm wie R, SPSS oder Stata ausgewertet werden. Der sichere Umgang mit diesen Programmen ist die wichtigste Voraussetzung für Ihren Erfolg. Der schnellste Weg einen Einstieg in die Statistik-Programme zu bekommen oder die Grundlagen der Hypothesentests zu erlernen, ist das professionelle Datenanalysecoaching. Hier vermitteln geschulte Experten schnell, auf was es bei der Datenanalyse mit SPSS, R oder Stata wirklich ankommt. Wird die Zeit doch einmal zu knapp, können Experten im Zuge des Datenanalyse Services auch einzelne Auswertungen übernehmen.

5. Ergebnisse richtig interpretieren

Die Interpretation der Daten sowie die wissenschaftliche Notation der Ergebnisse ist die letzte Hürde der empirischen Arbeit. Durch die Datenanalyse mit Programmen wie SPSS, R oder Stata können Sie Maßzahlen, die Aussagen über die Wahrscheinlichkeit Ihrer Hypothesen machen, generieren. Hier ist zusätzlich zum fachlichen Hintergrund erneut Erfahrung mit der Datenanalyse gefragt, da oft nicht offensichtlich ist, mit welcher Sicherheit eine bestimmte thematische Aussage getroffen werden kann. Auch für diese Aufgabe gibt es Datenanalyse-Services, die fachlich kompetente Experten zur Interpretation der Ergebnisse zur Verfügung stellen.


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