Statistische Analyse · Methodenempfehlung

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 eine ausfüllbare Vorlage. Beschreiben Sie Ihre Daten und erhalten Sie eine primäre Empfehlung mit Begründung, Alternativen mit Annahmeprüfungen und einen fertigen Methods-Satz — ohne Prompt-Engineering-Kenntnisse.

Kostenloses Template verwenden

Aufgabenteilung im Template

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

Dieselbe Frage, zwei Wege

Der entscheidende Unterschied: Klärt die KI die datenspezifischen Merkmale, die die Entscheidung bestimmen, bevor sie eine Methode nennt?

KI direkt fragen

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.

Template verwenden

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

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.

Prompt in KI einfügen

Fügen Sie den generierten Prompt in ChatGPT, Claude oder Ihr gewohntes KI-Tool ein. Die KI bestätigt zunächst ihr Verständnis Ihrer Datenmerkmale.

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.

Statistikmethoden-Empfehlung (Lite)Kostenlos

Geben Sie Fachgebiet, Datenbeschreibung und Forschungsfrage ein und erhalten Sie sofort Hauptempfehlung, Alternativen, Annahmenprüfung, Interpretationshilfe und einen Methoden-Entwurf.

Kostenloses Template nutzen

Häufige Fragen

Für welche Situationen ist dieses Template am besten 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?

Das Template 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 das Template auch multiple Regression, Messwiederholungen oder Überlebenszeitanalysen abdecken?