Datenanalyse & Auswertung

Datenanalyse, die Antworten liefert –
statt nur Tabellen zu produzieren.

Ich unterstütze Sie dabei, Rohdaten in belastbare Ergebnisse zu überführen – sauber dokumentiert, nachvollziehbar begründet und fachlich interpretierbar.

10+ Jahre Erfahrung in Statistik, Datenanalyse & Auswertung für Unternehmen, Forschung & Studium

Vertrauen aus Hochschule, Forschung & Praxis

Viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen. Die folgenden Beispiele zeigen, in welchen Kontexten ich typische Statistik-Projekte begleite.

Hochschule & Forschung

  • Universitätsklinikum Essen (AöR), Westdeutsches Herzzentrum Essen, Klinik für Thorax- und Kardiovaskuläre Chirurgie
  • Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Sozialwissenschaften
  • Universiätsklinikum Essen, Institut für Physiologische Chemie
  • Krankenhaus Hietzing, 1. Chirurgie-Abteilung für Herz- und Gefäßchirurgie
  • u.v.m.

Unternehmen & Organisationen

  • Penning Consulting GmbH
  • Hessisches Landesarchiv
  • IFLb Laboratoriumsmedizin GmbH
  • Ferdinand Eiermacher GmbH & Co. KG
  • u.v.m.

Datenanalyse richtig angehen – in 3 Minuten erklärt

Was ist wichtig, damit Ihre Analyse wirklich belastbar ist — und Sie sicher vor Reviewer- oder Betreuungs-Rückfragen sind?

  • ✔ Häufige Analysefehler vermeiden
  • ✔ Zeit sparen bei Methodenauswahl & Software
  • ✔ Ergebnisse präsentieren, die überzeugen
Kostenfreie Einschätzung anfragen

Für wen ich Datenanalysen durchführe

Ich arbeite mit Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Studierenden. Der Rahmen ist unterschiedlich – das Ziel ist gleich: eine saubere, belastbare Datenanalyse.

Unternehmen

Daten für Entscheidungen nutzbar machen

Für Teams, die aus Tracking-, Prozess- oder Kundendaten klare Kennzahlen, Vergleiche oder Prognosen gewinnen möchten.

  • Auswertung von Kunden-, Prozess- oder Messdaten
  • Vorher-Nachher-Vergleiche, A/B-Analysen
  • Aufbereitung für Management-Reporting
Mehr zu Unternehmen →
Forschung & Medizin

Studien- und Projektanalysen

Für Forschungsgruppen, Kliniken oder Institute, die Studien- oder Projektdaten methodisch korrekt auswerten möchten.

  • Gruppenvergleiche, Regressionsmodelle, Mixed Models
  • Endpunktanalysen, Sensitivitätsanalysen
  • Dokumentation für Paper & Peer-Review
Mehr zu Forschung →
Studium & Promotion

Datenanalyse für Abschlussarbeiten

Für Studierende und Promovierende, die ihre Daten korrekt auswerten und im Ergebnisteil sicher präsentieren möchten.

  • Auswertung in R, SPSS, Stata, JASP oder Python
  • Strukturierung des Ergebnisteils
  • Vorbereitung auf Rückfragen im Kolloquium
Zur Datenauswertung →

Was bei der Datenanalyse konkret gemacht wird

Eine gute Datenanalyse folgt einem klaren Prozess – vom Datencheck bis zur Interpretation. Ich übernehme Umsetzung und Erklärung, Sie behalten die inhaltliche Kontrolle.

📂

Datenprüfung & Aufbereitung

Prüfung auf Vollständigkeit, Ausreißer, Kodierungen und Plausibilität. Strukturierung der Daten so, dass sie auswertbar und reproduzierbar sind.

🧮

Auswahl passender Verfahren

Vom einfachen Vergleich bis zu komplexeren Modellen: Es wird nur eingesetzt, was zur Fragestellung, Stichprobe und Datenstruktur passt.

🔎

Durchführung & Prüfung der Annahmen

Die Analysen werden dokumentiert, wichtige Annahmen überprüft und Ergebnisse mit geeigneten Kennzahlen dargestellt.

📝

Interpretation & Ergebnisaufbereitung

Verständliche Einordnung der Ergebnisse, inklusive Vorschlägen für Tabellen, Grafiken und Formulierungen – ohne Statistik-Floskeln.

Kurz gesagt:
  • Korrekte Analysen statt Trial & Error
  • Dokumentation, mit der Sie intern oder vor der Hochschule bestehen
  • Ergebnisse, die man zeigen und vertreten kann

Datenanalyse anfragen

Typische Situationen, in denen ich die Datenanalyse übernehme

Viele Projekte scheitern nicht an der Datenerhebung, sondern an der Phase danach: Die Daten liegen vor – aber die Auswertung bleibt stecken.

„Wir haben einen Datensatz, aber keinen klaren Auswerteplan.“ „Die Ergebnisse wirken inkonsistent.“ „Die Software spuckt Tabellen aus – aber was heißt das?“ „Reviewer/Betreuende sind mit der Statistik unzufrieden.“

Beispiele aus der Praxis:

  • Unternehmen mit Vorher-Nachher-Daten einer Maßnahme, die wissen möchten, ob sich Kennzahlen signifikant verändert haben.
  • Forschungsprojekte mit mehreren Gruppen und Messzeitpunkten, bei denen die passende Modellierung unklar ist.
  • Abschlussarbeiten, bei denen bereits Daten erhoben wurden, aber die Struktur und Auswertung noch nicht stehen.

So läuft die Datenanalyse ab

Der Ablauf ist klar strukturiert. Sie wissen zu jedem Zeitpunkt, was getan wird, welche Entscheidungen anstehen und welche Ergebnisse Sie erwarten können.

1

Kurze Projektbeschreibung

Sie senden mir Thema, Datentyp, Fragestellungen und – falls vorhanden – erste Auswertungsversuche oder Vorgaben (z. B. Gutachter, Journal, Hochschule).

2

Datencheck & Vorgehensplan

Ich prüfe die Daten, schätze Machbarkeit und Aufwand ein und skizziere einen sinnvollen Analyseplan mit klaren Schritten.

3

Durchführung der Analysen

Die Auswertung erfolgt in geeigneter Software (z. B. R, SPSS, Stata, JASP, Python) und wird so dokumentiert, dass sie nachvollziehbar bleibt.

4

Ergebnisse & Besprechung

Sie erhalten die Ergebnisse mit Erläuterung – auf Wunsch in einem gemeinsamen Termin, in dem wir Interpretation und nächste Schritte durchgehen.

Wichtig:
Sie entscheiden, wie tief Sie selbst in die Analysen eingebunden sein möchten – von vollständiger Durchführung bis hin zu begleitendem Coaching.

Was andere über die Zusammenarbeit sagen

Ein Auszug aus Rückmeldungen – viele Projekte stammen aus sensiblen Bereichen (Abschlussarbeiten, interne Analysen) und werden daher anonymisiert dargestellt.

10+ Jahre Erfahrung in Statistik-Beratung · Projekte aus Wissenschaft, Wirtschaft und Lehre

Häufige Fragen zur Datenanalyse

Welche Datenformate kann ich einreichen?

Üblich sind Excel/CSV-Dateien sowie Formate aus R, SPSS, Stata, JASP oder Python. Auch Rohdaten aus Befragungstools (LimeSurvey, Qualtrics, Unipark) sind kein Problem. Wichtig ist nur, dass die Variablen klar benannt und die Daten vollständig sind.

Wie schnell kann eine Datenanalyse durchgeführt werden?

Das hängt vom Umfang ab: Kleine Analysen sind oft innerhalb weniger Tage möglich, umfangreichere Modelle oder medizinische Datensätze benötigen etwas mehr Zeit. Eine ehrliche Einschätzung erhalten Sie direkt nach Sichtung der Daten.

Bieten Sie auch Interpretation und Ergebnistext an?

Ja. Die Analyse wird nicht nur durchgeführt, sondern auch inhaltlich erklärt Inklusive Interpretation, Formulierungsbeispielen und Grafiken. Ziel ist, dass Sie die Ergebnisse sicher vertreten können.

Kann ich während der Analyse Fragen stellen?

Ja. Transparenz ist zentral. Sie können jederzeit nachfragen, Zwischenergebnisse ansehen oder bestimmte Punkte detaillierter besprechen.

Kann ich die Analyse später reproduzieren?

Ja. Alle Schritte werden dokumentiert, und Sie erhalten auf Wunsch den Code (R, SPSS-Syntax, Stata-Do-File, Python-Skript) oder die komplette Vorgehensbeschreibung.

Analysieren Sie auch nicht-schöne oder unaufgeräumte Datensätze?

Ja – das ist eher der Normalfall. Teil der Analyse ist das Bereinigen, Strukturieren und Prüfen der Daten. Falls Daten unvollständig oder problematisch sind, sage ich das klar.

Welche Software wird für die Analyse verwendet?

Je nach Projekt: R, SPSS, Stata, JASP oder Python. Die Wahl hängt von Fragestellung, Datenstruktur und Ihren Anforderungen ab.

Unterstützen Sie auch Studierende?

Ja – bei Bachelor-, Master- und Promotionsprojekten. Keine Unterstützung bei Klausuren, Prüfungen oder Täuschungsversuchen.

Wie erfolgt die Bezahlung?

Nach fester Vereinbarung oder Stundenbasis – je nach Projekttyp. Sie erhalten vorher eine transparente Einschätzung und es entstehen keine versteckten Kosten.

Nächster Schritt: Kurz Ihre Datenanalyse schildern

Beschreiben Sie in wenigen Sätzen, worum es geht: Art der Daten, Ziel der Auswertung und grober Zeitrahmen. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, was sinnvoll möglich ist.

In der Regel erhalten Sie werktags innerhalb kurzer Zeit eine Rückmeldung.