Erhalten Sie eine klare statistische Methodenempfehlung für Ihr Studiendesign
statt einem vagen «hängt von der Verteilung ab»
Wenn Sie die KI fragen, welchen Test Sie verwenden sollen, erhalten Sie häufig eine vage Antwort — «hängt von der Verteilung ab» — ohne zu erklären, wie die Entscheidung konkret getroffen wird. Echte medizinische Forschung braucht eine Empfehlung, die auf Ihrem spezifischen Ergebnistyp, der Gruppenstruktur und dem Stichprobenumfang basiert.
Statistical Method Advisor (Lite) verwandelt eine echte Statistikberatung in einen strukturierten KI-Workflow. Beschreiben Sie Ihre Daten und erhalten Sie eine primäre Empfehlung mit Begründung, Alternativen mit Annahmeprüfungen und einen fertigen Methods-Satz.
Dieses KI-Tool verwenden→ Variablen ausfüllen und direkt mit KI ausführen. Kostenlos testen.
Variablen ausfüllen
z.B. Kardiologie, Onkologie, Öffentliche Gesundheit, Psychiatrie, Notfallmedizin
Jede Variable mit Name, Typ und Wertebereich. z.B.: Unabhängig: Behandlungsgruppe (kategorisch: Medikament A / B, unabhängig); Abhängig: Blutdruckabfall (kontinuierlich, mmHg); n = 45 je Gruppe
z.B.: Senkt Medikament A den systolischen Blutdruck bei Hypertonikern stärker als Medikament B?
z.B. Vereinfachtes Chinesisch, Spanisch, Japanisch, Englisch
Dieselbe Frage, zwei Wege
Der entscheidende Unterschied: Klärt die KI die datenspezifischen Merkmale, die die Entscheidung bestimmen, bevor sie eine Methode nennt?
Ihre Eingabe
Welche Statistikmethode eignet sich, um die postoperative Verweildauer zweier Patientengruppen zu vergleichen?
Typisches Ergebnis
- KI nennt t-Test und Mann-Whitney U, erklärt aber nicht, wie man wählt - Klärt nicht, ob die Gruppen unabhängig sind, ob die Verweildauer schief verteilt ist oder wie groß die Stichprobe ist - Gibt keinen Hinweis, was bei Verletzung der Annahmen zu tun ist Sie müssen den gesamten Entscheidungsprozess selbst rekonstruieren.
Ausgefüllte Variablen
Fachgebiet: Intensivmedizin Datebeschreibung: Ergebnis = postoperative Verweildauer (kontinuierlich, deutlich rechtsschief); zwei unabhängige Gruppen; Exposition = Frührehabilitation vs. Standardversorgung; ca. 45 Patienten pro Gruppe Forschungsfrage: Verweildauer zwischen Gruppen vergleichen Ausgabesprache: Deutsch
Strukturierte Ausgabe
1. Datenmerkmal-Bestätigung - Kontinuierliche Variable, 2 unabhängige Gruppen, mittlere Stichprobengröße 2. Empfohlene Methode - Hauptempfehlung: Mann-Whitney U-Test - Begründung: Verweildauer ist oft schief – Median/IQR ist robuster 3. Alternative - Bei annähernder Normalverteilung und akzeptabler Varianz: unabhängiger t-Test 4. Interpretation und Methoden-Entwurf - Hinweise zu Effektgröße, Bedeutung der Signifikanz und Manuskriptformulierung
Wie dieses Tool funktioniert
Sie geben nur Ihre Studieninformationen ein. Die Beratungslogik ist bereits eingebaut.
Sie füllen aus
- Fachgebiet: Sagen Sie der KI, ob es sich um Kardiologie, Onkologie, Intensivmedizin oder ein anderes Gebiet handelt, damit sie sich an den üblichen Berichtskonventionen dieses Fachbereichs orientieren kann.
- Datenbeschreibung: Beschreiben Sie Ergebnisvariable, Prädiktoren, Gruppenanzahl, verbundene oder unabhängige Stichproben, Stichprobengröße sowie bekannte Verteilungs- oder Fehlwertmuster.
- Forschungsfrage: Geben Sie an, ob Sie Gruppen vergleichen, Zusammenhänge prüfen, Prädiktoren bewerten oder ein Zeitereignis analysieren möchten.
- Ausgabesprache: Erhalten Sie Empfehlung, Erklärung und Methoden-Entwurf in der Sprache, die Sie für Diskussionen oder Berichte tatsächlich verwenden.
Bereits integriert
- Fehlen wichtige Angaben, fragt die KI nach, bevor sie Verteilung, Paarung oder Stichprobenstruktur selbst annimmt
- Bei mehreren geeigneten Methoden werden Hauptempfehlung und Alternativen mit Auswahlkriterien aufgeführt
- Jede Methode enthält Schlüsselannahmen und konkrete Prüfmethoden, z. B. Shapiro-Wilk, Levene-Test oder Q-Q-Plots
- Sie erfahren nicht nur den Testnamen, sondern auch, welche Kennzahl entscheidend ist und was nicht signifikant nicht bedeutet
- Eine anpassbare Methoden-Formulierung für den Manuskript-Abschnitt wird mitgeliefert
Was eine Beratung liefert
Diese Abschnitte stammen direkt aus der realen Ausgabestruktur von statistical-method-advisor-lite.
Datenmerkmale bestätigen
Ergebnistyp, Prädiktoren, Gruppenstruktur, Paarungsstatus und Stichprobengröße werden zuerst zusammengefasst, damit die Empfehlung nicht auf einem Missverständnis basiert.
Hauptempfehlung
Die bevorzugte Methode wird klar benannt und in verständlicher Sprache erklärt, warum sie zu Ihrer Datenstruktur passt.
Alternativen und Annahmenprüfung
Ersatzmethoden, Umstiegsbedingungen sowie konkrete Möglichkeiten zur Prüfung von Normalverteilung, Varianzhomogenität und anderen Annahmen werden aufgezeigt.
Interpretation und Methoden-Formulierung
Es wird gezeigt, welche Kennzahl entscheidend ist, häufige Fehlinterpretationen werden angesprochen, und eine direkt bearbeitbare Methoden-Formulierung für das Manuskript wird geliefert.
So wird es verwendet
Daten vollständig beschreiben
Geben Sie Variablentypen, Gruppenanzahl, Paarungsstruktur, Stichprobengröße und bekannte Verteilungsmerkmale an. Je vollständiger die Angaben, desto direkt verwendbarer die Empfehlung.
KI-Ausführung klicken
KI-Ausführung öffnet einen Chat. Der Assistent bestätigt zunächst sein Verständnis der Datenstruktur, bevor er eine Methode empfiehlt.
Analyse festlegen
Prüfen Sie zuerst die angegebenen Annahmen und entscheiden Sie dann die Methode. Bei multivariaten, Längsschnitt- oder Überlebenszeitanalysen wechseln Sie zu einem umfassenderen Workflow.
Geben Sie Fachgebiet, Datenbeschreibung und Forschungsfrage ein und erhalten Sie sofort Hauptempfehlung, Alternativen, Annahmenprüfung, Interpretationshilfe und einen Methoden-Entwurf.
→ Direkt mit KI ausführen. Kostenlos testen.
Häufige Fragen
Für welche Situationen ist dieses Tool geeignet?
Am besten für gängige ein- oder zweidimensionale Entscheidungen: Gruppenvergleiche, Analyse binärer Ergebnisse, Zusammenhangsprüfungen oder erste Einschätzung eines Zeitereignisses. Es hilft, den Entscheidungsprozess zu strukturieren – ersetzt aber keine vollständige Statistikberatung.
Was, wenn meine Daten nicht normalverteilt sind?
Dieses Tool lässt die KI erklären, wie Normalverteilung und Varianzannahmen geprüft werden und welche Alternativen bei Verletzung der Annahmen geeignet sind. Bei offensichtlich schiefen Daten wie Verweildauer oder Kosten werden meist nicht-parametrische Methoden empfohlen.
Werden vollständige R- oder SPSS-Skripte generiert?
Die Lite-Version fokussiert auf Methodenwahl, Begründung und einfache Befehlshinweise – keine vollständigen Produktionsskripte. Für ausführbaren Code oder komplexere Modelle sollten Sie einen umfangreicheren Analyse-Workflow nutzen.
Darf ich echte Patientendaten in die KI einfügen?
In der Regel nicht. Eine strukturelle Beschreibung ist sicherer und meist ausreichend: Variablentyp, Gruppenstruktur, ungefähre Stichprobengröße und Verteilungsmuster. Identifizierbare Informationen oder rohe Patientendaten sollten vermieden werden.
Kann dieses Tool auch multiple Regression, Messwiederholungen oder Überlebenszeitanalysen abdecken?
Eine erste Orientierung ist möglich, aber dieses Tool ist nicht für komplexe Modellierungsentscheidungen konzipiert. Wenn Sie bereits wissen, dass multiple Regression, Längsschnittdaten, Clusterstrukturen oder Überlebenszeitanalysen relevant sind, nutzen Sie bitte die vollständigere Statistikversion der Plattform.