Schritt-für-Schritt-Anleitung

So nutzen Sie SAI Statistics

Daten eingeben, Analyse wählen, Ergebnisse interpretieren. Der schnellste Weg zur statistischen Analyse ohne Programmierung — in sieben Schritten erklärt.

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Daten eingeben

Geben Sie Daten direkt in die Tabelle ein, kopieren Sie sie aus Tools wie Excel oder Google Sheets oder importieren Sie eine CSV-/Excel-Datei. Spalten werden automatisch erkannt und die Tabelle ist sofort einsatzbereit.

  • Copy-&-Paste-Unterstützung für Excel / Google Sheets
  • Automatische Spaltenerkennung
  • CSV-Import
SAI Statistics — Dateneingabe
idgrupyason_testson_test
11Experimentalgruppe2461.274.8
22Kontrollgruppe2763.566.1
33Experimentalgruppe2258.971.3
44Kontrollgruppe3164.765.9
55Experimentalgruppe2660.473.2
R bereitAus Excel oder Google Sheets kopieren — direkt einfügen.
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Variablentypen festlegen

Legen Sie Typ und Messniveau jeder Variable — Skala, ordinal oder nominal — in der Variablenansicht fest. Diese Angaben helfen dem SAI-Assistenten, einen passenden Test zu empfehlen.

  • Messniveaus: Skala, ordinal und nominal
  • Wertelabels und Definitionen fehlender Werte
  • Der KI-Assistent nutzt dies für Testempfehlungen
SAI Statistics — Variablentypen
1grupNominal
2yasNumerisch
3on_testSkala
Typ für grup wählen:
Numerisch
Nominal
Ordinal (Likert)
R bereit
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Normalität prüfen

Bevor Sie einen Test wählen, öffnen Sie den Normalitäts-Tab. Das Live-Panel analysiert automatisch alle Skalenvariablen; mit Shapiro-Wilk- und Lilliefors-korrigierten Kolmogorov-Smirnov-Ergebnissen, z-Werten und Entscheidungs-Badges entscheiden Sie sofort, ob parametrisch oder nicht-parametrisch.

  • Shapiro-Wilk (3 ≤ n ≤ 5000) und SPSS-kompatibler Lilliefors K-S
  • Automatische Normal / Nicht normal Entscheidungs-Badges
  • Histogramm, Q-Q-Plot, Detrended Q-Q und Boxplot
Normalität — Live-Panel
VariableS-W WpK-S pz-Schiefez-KurtosisEntscheidung
son_test.982.214.2000.84-1.12Normal
motivasyon.974.081.1561.21-0.63Normal
kaygi.931< .001.0122.951.87Nicht normal
Histogramm
Q-Q-Plot
Detrended Q-Q
Boxplot
R bereitAlle Skalenvariablen werden automatisch gescannt — mit 100 % Datengenauigkeit auch bei großen Datensätzen.
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Analyse auswählen

Eine vertraute Menüstruktur: Wählen Sie den Test im Menü „Analysieren“ und weisen Sie die Variablen den Feldern im Dialog zu. t-Test, ANOVA, Korrelation, Regression und mehr sind nur wenige Klicks entfernt.

  • Vertraute Dialogstruktur im Menü „Analysieren“
  • Variablen per Pfeiltaste zuweisen
  • Parametrische und nichtparametrische Tests
Analyse wählen — t-Test für unabhängige Stichproben
Tests
t-Test
ANOVA
Korrelation
Regression
Chi-Quadrat
Mann-Whitney-U
Variablen
idgrupyason_testson_test
Abhängige Variable
son_test
Gruppenvariable
grup
R bereit
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Ergebnisse ablesen

Die Ergebnisse erscheinen als Tabellen, die Sie direkt in Ihre Abschlussarbeit oder Publikation übernehmen können; Sie können zwischen Tabellenformaten wählen, darunter APA 7. Signifikante Werte werden automatisch hervorgehoben, und die Tabelle lässt sich mit einem Klick kopieren.

  • APA-konforme Ausgabetabellen
  • Signifikanz-Hervorhebung (p-Wert)
  • Konfidenzintervalle und Effektstärken inklusive
Ergebnisse — t-Test-Ausgabe
Test bei unabhängigen Stichproben
Statistiktdfp95%-KI
son_test ~ grup4.2158< .001[3.40, 9.80]
on_test ~ grup0.8758.388[-1.90, 4.70]
p < .05 → der Unterschied ist statistisch signifikant
R bereit
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SPSS-Syntax & R-Konsole

Schreiben Sie die SPSS-Syntax-Entsprechung jeder Menü-Analyse, speichern Sie sie und führen Sie sie mit einem Klick erneut aus. Für alle, die mehr wollen, steht die integrierte R-Konsole bereit: Greifen Sie direkt mit R-Befehlen auf Ihre Daten zu und schreiben Sie eigene Analysen.

  • Analysen mit SPSS-Syntax speichern und erneut ausführen
  • Integrierte R-Konsole: R-Befehle direkt ausführen
  • Freier Wechsel zwischen Menüs und Code
Syntax & R-Konsole
* SPSS-Syntax — t-Test für unabhängige Stichproben.
T-TEST GROUPS=grup(1 2)
  /VARIABLES=son_test
  /CRITERIA=CI(.95).
> t.test(son_test ~ grup, data = veri)
t = 4.21, df = 58, p-value < 0.001
> 
R bereitMenüs, SPSS-Syntax und R-Konsole laufen auf derselben R-Engine.

Die R-Entsprechungen aller Analysen finden Sie in der Dokumentation.

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Mit SAI interpretieren

Verlieren Sie sich nicht im Statistikjargon. SAI KI erklärt Ihre Ergebnisse in verständlichem Deutsch — was signifikant ist, wie groß der Effekt ist und wie Sie ihn in Ihrem Bericht formulieren.

  • Verständliche Interpretation der Ergebnisse
  • Vorschläge für das Verfassen Ihres Berichts
  • Vertiefende Analyse durch Folgefragen
SAI KI — Interpretation
Mein t-Test-Ergebnis ist p < .001. Was bedeutet das?
SAI
Der Unterschied zwischen den Gruppen ist statistisch signifikant (t(58) = 4.21, p < .001). Das bedeutet, dass die Nachtest-Werte der Experimentalgruppe signifikant höher sind als die der Kontrollgruppe. Mit Cohen's d = 1.08 ist die Effektstärke groß.
R bereit

Die SAI-KI-Interpretation wird nutzungsbasiert abgerechnet. Details siehe Preise.

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Laden Sie SAI Statistics herunter und führen Sie Ihre erste Analyse in wenigen Minuten durch. Windows und Linux werden unterstützt; macOS folgt in Kürze.

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