Nutzen Sie diese Rechner für Hypothesentests, um Belege zu bewerten, Gruppen zu vergleichen und statistische Ergebnisse zu interpretieren. Die Rechner für P-Wert, t-Test, ANOVA und Chi-Quadrat-Test helfen Ihnen einzuschätzen, ob beobachtete Unterschiede oder Zusammenhänge statistisch signifikant sind. Cohens d misst die Größe eines Unterschieds, während Odds Ratio & relatives Risiko beim Vergleich von Ergebnissen zwischen Gruppen hilft.Diese Tools sind für Studierende, Forschende und Analysten gedacht, die Studienergebnisse prüfen oder Statistikaufgaben bearbeiten. Wählen Sie den Rechner, der zu Ihren Daten und Ihrer Fragestellung passt, und berücksichtigen Sie bei der Interpretation des Ergebnisses sowohl die statistische Signifikanz als auch die Effektstärke.
Geben Sie eine Teststatistik z, t, Chi-Quadrat oder F ein, um den p-Wert für zweiseitige, linksseitige oder rechtsseitige Tests zu ermitteln. Wählen Sie die Verteilung, die Freiheitsgrade und das Signifikanzniveau, um zu sehen, ob Ihr Ergebnis statistisch signifikant ist.
Berechnen Sie Cohens d und Hedges' g aus zwei Gruppenmittelwerten, Standardabweichungen und Stichprobengrößen – oder fügen Sie Rohdaten ein. Sie erhalten außerdem die gepoolte Standardabweichung, ein 95%-Konfidenzintervall und eine Interpretation der Effektstärke.
Geben Sie die vier Häufigkeiten einer 2×2-Kontingenztabelle ein und erhalten Sie den exakten p-Wert des exakten Tests nach Fisher (zweiseitig und einseitig) sowie die Stichproben-Odds-Ratio und eine Interpretation auf dem 0,05-Niveau.
Berechnen Sie einen Einstichproben- oder Zweistichproben-t-Test anhand von Rohdaten oder zusammenfassenden Kennzahlen. Geben Sie Ihre Werte ein, wählen Sie Alternativhypothese und Signifikanzniveau und erhalten Sie t-Statistik, Freiheitsgrade, p-Wert und Schlussfolgerung.
Geben Sie die Häufigkeiten gepaarter Beobachtungen in einer 2×2-Tabelle ein – dieser Rechner führt den McNemar-Test durch, als exakten Binomialtest oder als Chi-Quadrat-Test, und vergleicht damit gepaarte binäre Ergebnisse vor und nach einer Intervention.
Berechnen Sie eine einfaktorielle ANOVA mit 3 bis 6 Gruppen von Zahlen. Geben Sie die Daten jeder Gruppe ein und erhalten Sie den F-Wert, die Freiheitsgrade, den p-Wert, die Effektstärke (Eta-Quadrat) und eine vollständige ANOVA-Tabelle.
Geben Sie pro Versuchsperson eine Zeile mit einem Wert pro Bedingung ein – dieser Friedman-Test-Rechner liefert die bindungskorrigierte Chi-Quadrat-Statistik, die Freiheitsgrade, den p-Wert, Kendalls W sowie eine Entscheidung auf dem von Ihnen gewählten Signifikanzniveau.
Prüfen Sie, ob unabhängige Gruppen gleiche Varianzen haben. Geben Sie die Beobachtungen für zwei oder mehr Gruppen ein – eine Gruppe pro Zeile –, wählen Sie Mittelwert- oder Median-Zentrierung und erhalten Sie die F-Statistik, die Freiheitsgrade und den p-Wert.
Berechnen Sie die Chi-Quadrat-Statistik, die Freiheitsgrade und den p-Wert für einen Unabhängigkeitstest (Kontingenztabelle) oder einen Anpassungstest (beobachtete vs. erwartete Häufigkeiten).
Geben Sie die Beobachtungswerte von drei oder vier Gruppen ein, und dieser Rechner führt den Kruskal-Wallis-Test durch: Alle Werte werden gemeinsam in Ränge umgewandelt, und Sie erhalten die bindungskorrigierte Prüfgröße H, die Freiheitsgrade, den p-Wert sowie die Entscheidung zu Ihrem gewählten Signifikanzniveau.
Geben Sie die vier Zellenhäufigkeiten einer 2×2-Tabelle ein (exponierte und nicht exponierte Gruppe, Ereignis vorhanden oder nicht), um Odds Ratio, relatives Risiko, Ereignisraten und 95%-Konfidenzintervalle zu berechnen – mit einer leicht verständlichen Interpretation.
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