KI-gestützte statistische Analyse, jetzt auf dem Desktop

Bearbeite wie Excel,
Analysiere wie SPSS —
Mit der Power von R.

SAI Statistics verbindet fertige Statistikmenüs auf einer echten R-Engine mit der Einfachheit eines Spreadsheets. Der KI-Assistent SAI begleitet dich von der Testauswahl bis zur Interpretation der Ergebnisse.

Kostenlos herunterladen So funktioniert es

Verfügbar für Windows und Linux; macOS folgt in Kürze. Keine Kreditkarte erforderlich. Open Source.

Probiere Menüs, Ribbon und Tabs aus — die Analysen werden in deinem Browser berechnet.

SAI Statistics — studiendaten.savLIVE-DEMO

	teilnehmer	gruppe	geschlecht	vortest	punktzahl
1	D001	Kontrolle	männlich	48	71
2	D002	Experimentell	männlich	79	96
3	D003	Kontrolle	weiblich	54	54
4	D004	Experimentell	weiblich	73	86
5	D005	Kontrolle	männlich	64	70
6	D006	Experimentell	weiblich	79	94
7	D007	Kontrolle	männlich	79	75
8	D008	Experimentell	männlich	78	79
9	D009	Kontrolle	männlich	62	66
10	D010	Experimentell	weiblich	91	100
11	D011	Kontrolle	weiblich	81	84
12	D012	Experimentell	weiblich	80	95
13	D013	Kontrolle	männlich	75	58
14	D014	Experimentell	männlich	76	100
15	D015	Kontrolle	männlich	64	65
16	D016	Experimentell	weiblich	74	85
17	D017	Kontrolle	weiblich	63	71
18	D018	Experimentell	männlich	68	73
19	D019	Kontrolle	weiblich	68	65
20	D020	Experimentell	männlich	89	92
21	D021	Kontrolle	männlich	56	67
22	D022	Experimentell	weiblich	66	66
23	D023	Kontrolle	weiblich	67	76
24	D024	Experimentell	männlich	90	91
25	D025	Kontrolle	weiblich	63	77
26	D026	Experimentell	weiblich	83	100
27	D027	Kontrolle	männlich	75	87
28	D028	Experimentell	weiblich	76	100
29	D029	Kontrolle	männlich	90	83
30	D030	Experimentell	männlich	73	72
31	D031	Kontrolle	weiblich	58	53
32	D032	Experimentell	männlich	60	89
33	D033	Kontrolle	weiblich	68	69
34	D034	Experimentell	männlich	65	91
35	D035	Kontrolle	weiblich	72	62
36	D036	Experimentell	weiblich	69	85
37	D037	Kontrolle	weiblich	78	83
38	D038	Experimentell	männlich	68	81
39	D039	Kontrolle	männlich	60	74
40	D040	Experimentell	männlich	74	93
41	D041	Kontrolle	weiblich	77	85
42	D042	Experimentell	weiblich	80	100
43	D043	Kontrolle	männlich	67	74
44	D044	Experimentell	weiblich	78	85
45	D045	Kontrolle	männlich	58	61
46	D046	Experimentell	männlich	71	81
47	D047	Kontrolle	männlich	67	62
48	D048	Experimentell	weiblich	74	95
49	D049	Kontrolle	männlich	67	59
50	D050	Experimentell	weiblich	59	65
51	D051	Kontrolle	männlich	72	78
52	D052	Experimentell	männlich	61	72
53	D053	Kontrolle	männlich	80	92
54	D054	Experimentell	weiblich	64	87
55	D055	Kontrolle	weiblich	74	78
56	D056	Experimentell	weiblich	84	99
57	D057	Kontrolle	weiblich	66	61
58	D058	Experimentell	männlich	65	57
59	D059	Kontrolle	weiblich	74	80
60	D060	Experimentell	weiblich	88	95
61	D061	Kontrolle	männlich	73	82
62	D062	Experimentell	weiblich	85	100
63	D063	Kontrolle	weiblich	61	74
64	D064	Experimentell	weiblich	78	88
65	D065	Kontrolle	weiblich	77	81
66	D066	Experimentell	männlich	79	93
67	D067	Kontrolle	männlich	56	68
68	D068	Experimentell	männlich	54	87
69	D069	Kontrolle	männlich	94	89
70	D070	Experimentell	männlich	79	82
71	D071	Kontrolle	männlich	63	60
72	D072	Experimentell	männlich	66	73
73	D073	Kontrolle	männlich	50	71
74	D074	Experimentell	weiblich	61	69
75	D075	Kontrolle	weiblich	48	57
76	D076	Experimentell	männlich	67	63
77	D077	Kontrolle	männlich	54	59
78	D078	Experimentell	weiblich	69	75
79	D079	Kontrolle	weiblich	78	80
80	D080	Experimentell	weiblich	60	64
81	D081	Kontrolle	männlich	77	74
82	D082	Experimentell	männlich	68	73
83	D083	Kontrolle	weiblich	70	74
84	D084	Experimentell	weiblich	77	89
85	D085	Kontrolle	weiblich	93	84
86	D086	Experimentell	weiblich	84	92
87	D087	Kontrolle	weiblich	66	56
88	D088	Experimentell	weiblich	66	59
89	D089	Kontrolle	männlich	91	77
90	D090	Experimentell	weiblich	57	76
91	D091	Kontrolle	weiblich	68	63
92	D092	Experimentell	weiblich	84	70
93	D093	Kontrolle	weiblich	85	88
94	D094	Experimentell	männlich	65	81
95	D095	Kontrolle	männlich	50	68
96	D096	Experimentell	weiblich	57	80
97	D097	Kontrolle	weiblich	47	68
98	D098	Experimentell	männlich	68	90
99	D099	Kontrolle	männlich	57	72
100	D100	Experimentell	weiblich	60	79
101	D101	Kontrolle	weiblich	71	91
102	D102	Experimentell	weiblich	68	92
103	D103	Kontrolle	männlich	52	69
104	D104	Experimentell	weiblich	68	77
105	D105	Kontrolle	männlich	61	56
106	D106	Experimentell	männlich	73	87
107	D107	Kontrolle	männlich	77	82
108	D108	Experimentell	weiblich	45	69
109	D109	Kontrolle	weiblich	93	91
110	D110	Experimentell	weiblich	55	57
111	D111	Kontrolle	männlich	63	80
112	D112	Experimentell	männlich	62	70
113	D113	Kontrolle	männlich	79	76
114	D114	Experimentell	weiblich	65	83
115	D115	Kontrolle	weiblich	64	85
116	D116	Experimentell	männlich	58	73
117	D117	Kontrolle	männlich	74	89
118	D118	Experimentell	männlich	84	88
119	D119	Kontrolle	männlich	66	73
120	D120	Experimentell	männlich	67	89
121	D121	Kontrolle	weiblich	52	60
122	D122	Experimentell	weiblich	74	81
123	D123	Kontrolle	männlich	74	80
124	D124	Experimentell	männlich	75	84
125	D125	Kontrolle	männlich	67	70
126	D126	Experimentell	weiblich	69	67
127	D127	Kontrolle	männlich	54	48
128	D128	Experimentell	weiblich	61	87

R bereitWähle eine Analyse im Menü: Analysieren ▸ …

Die vier Superkräfte der Statistik.

Spreadsheet-Einfachheit, die Präzision der R-Engine, fertige Statistikmenüs und ein KI-Assistent, der mit dir arbeitet.

0104

Dateneingabe im Spreadsheet-Stil

Gib deine Daten direkt in das Excel-ähnliche Grid ein, füge sie per Copy & Paste ein oder importiere eine CSV-/Excel-Datei. Spaltentypen werden automatisch erkannt — ganz ohne Formeln.

SAI Statistics — studiendaten.sav

	teilnehmer	gruppe	geschlecht	vortest	punktzahl
1	D001	Kontrolle	männlich	48	71
2	D002	Experimentell	männlich	79	96
3	D003	Kontrolle	weiblich	54	54
4	D004	Experimentell	weiblich	73	86
5	D005	Kontrolle	männlich	64	70

R bereitstudiendaten.sav geöffnet — 128 Fälle, 5 Variablen; Typen und Wertelabels übernommen

0204

Echte R-Engine

Alle Berechnungen laufen im Hintergrund mit echtem R. Ergebnisse, die gegen bekannte Referenzwerte getestet wurden und die du in wissenschaftlichen Publikationen bedenkenlos zitieren kannst.

SAI Statistics — R

> t.test(punktzahl ~ gruppe, data = data, var.equal = TRUE)

	Two Sample t-test

t = -5.1384, df = 126, p-value = 1.026e-06
95 percent confidence interval:
 -14.197586  -6.302414
>

R bereit

0304

Fertige Analyse-Menüs

Kein Code nötig — einfach im Menü auswählen. Der vertraute Statistik-Workflow: vollständige Analysetabellen, ohne eine einzige Zeile Code.

SAI Statistics — studiendaten.sav

R bereitMenü Analysieren: 19 Gruppen, 60+ Analysen

0404

SAI: Der KI-Assistent in der App

Schreib im Panel „KI-Assistent“, was du vorhast. SAI liest deine Variablendefinitionen, führt die Analyse mit derselben R-Engine wie die Menüs aus und fügt das Ergebnis in die Ausgabe ein. Jede Ausgabetabelle interpretiert es mit einem Klick; vorgeschlagene SPSS-Syntax oder R-Code läuft erst, wenn du zustimmst.

KI-Assistent

Unterscheidet sich @punktzahl zwischen Experimental- und Kontrollgruppe?

Analyse ausgeführtT-Test bei unabhängigen Stichproben→ Ausgabe

SAI

Ja. Die Varianzen sind homogen (Levene p = .433); die Experimentalgruppe erzielte im Nachtest signifikant höhere Werte als die Kontrollgruppe, t(126) = −5.14, p < .001. Die Effektstärke ist groß (d = −0.91).

Rohdatenzeilen werden nie gesendet — nur Variablendefinitionen, zusammenfassende Statistiken und Ergebnistabellen.

Normalitäts-Modul

Verlieren Sie keine Zeit mit Normalitätsprüfungen

Parametrisch oder nicht-parametrisch? Die Wahl des richtigen Tests ist entscheidend für die Validität Ihrer Forschung. Das Live-Normalitäts-Panel scannt automatisch alle Skalenvariablen und liefert in Sekunden Shapiro-Wilk- und SPSS-kompatible Lilliefors-korrigierte Kolmogorov-Smirnov-Ergebnisse, z-Werte für Schiefe und Kurtosis sowie eine 4-teilige visuelle Diagnostik.

Live-Analyse: Die Tabelle aktualisiert sich bei jeder Datenänderung
SPSS-kompatibler Lilliefors-korrigierter Kolmogorov-Smirnov-Test
Automatische Entscheidungs-Badges: Normal / Nicht normal
Visuelle Prüfung mit Histogramm, Q-Q-Plot, Detrended Q-Q und Boxplot
APA-konforme Berichte und hochauflösender Grafikexport

Normalitäts-Panel entdecken

Normalität — Live-Panel

Variable	S-W W	p	K-S p	z-Schiefe	z-Kurtosis	Entscheidung
son_test	.982	.214	.200	0.84	-1.12	Normal
motivasyon	.974	.081	.156	1.21	-0.63	Normal
kaygi	.931	< .001	.012	2.95	1.87	Nicht normal

Histogramm

Q-Q-Plot

Detrended Q-Q

Boxplot

R bereitAlle Skalenvariablen werden automatisch gescannt — mit 100 % Datengenauigkeit auch bei großen Datensätzen.

In drei Schritten zum Ergebnis.

Jeder Schritt, von der Einrichtung bis zur Interpretation, ist auf das Tempo von Forschenden ausgelegt.

01/ 03

Daten einfügen oder importieren

Importiere deine Excel-, CSV- oder SPSS-Datei oder füge die Zellen direkt ein. Spaltentypen und fehlende Daten werden automatisch markiert.

SAI Statistics — Daten

	punktzahl	gruppe	alter
1	78	experimentell	24
2	82	kontrolle	26
3	91	experimentell	23
4	69	kontrolle	29

R bereitEinfügen abgeschlossen

02/ 03

Test auswählen

Wähle deinen Test im Menü „Analysieren“: t-Test, ANOVA, Regression, Korrelation, nichtparametrische Tests und Reliabilitätsanalyse — mit nur einem Klick.

Analyse-Menü

Mittelwerte vergleichen

t-Test für unabhängige Stichprobenausgewählt

Korrelationsanalyse

R bereit

03/ 03

Ergebnisse interpretieren

Die vom R-Engine erzeugten Tabellen erscheinen; SAI erklärt das Ergebnis in einfacher Sprache und hilft dir beim Verfassen deines Berichts.

Ergebnisse — t-Test

Test bei unabhängigen Stichproben

	t	df	p
punktzahl	4.21	126	< .001

KI-InterpretationSAI

Die Experimentalgruppe erzielte signifikant höhere Werte.

R bereit

Ausführliche Anleitungen zu allen Tests findest du in der Dokumentation

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Die vier Superkräfte der Statistik.

Dateneingabe im Spreadsheet-Stil

Echte R-Engine

Fertige Analyse-Menüs

SAI: Der KI-Assistent in der App

Verlieren Sie keine Zeit mit Normalitätsprüfungen

In drei Schritten zum Ergebnis.

Daten einfügen oder importieren

Test auswählen

Ergebnisse interpretieren

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Mit der Power von R.