Informationen für die interne Beratung (LMU-Angehörige)
WissenschaftlerInnen und Studierende werden bei ihren empirischen Forschungsarbeiten sowohl bei der Versuchsplanung als auch bei der statistischen Analyse vom StaBLab unterstützt. Dies kann auch gerne im Rahmen gemeinsamer Forschungsprojekte geschehen.
Die Grundausstattung des StaBLab wird von der LMU getragen. Daher wird die statistische Beratung von Studierenden und WissenschaftlerInnen gerne als Service übernommen. Bei größeren Projekten ist eine Unterstützung seitens des Partnerinstituts erwünscht. Beratung von Studierenden wird zusätzlich zu einem Teil aus zentralen Studienzuschüssen finanziert.
Nach unseren Erfahrungen sind kompetente statistische Beratungen zeitintensiv. Bei Dissertationen- und ähnlichen Arbeiten muss die Anmeldung daher mindestens 2 Monate vor Abgabe erfolgen.
Bei der Beratung von Studierenden (z.B. Bachelor - und Masterarbeiten) gilt die Frist von 2 Monaten nicht. Damit jedoch für die Beratung genug Zeit ist, sollte die Anmeldung so früh wie möglich erfolgen.
Bitte füllen Sie das folgende Anmeldeformular aus. Beschreiben Sie kurz Ihr Projekt und präzisieren Sie Ihre Fragestellung: Was sind Ihre Forschungshypothesen und Forschungsfragestellungen, die sie mit Hilfe von statistischen Verfahren beantworten wollen?
Um uns und Ihnen die Arbeit zu erleichtern, haben wir hier für Sie einen Leitfaden zur Erstellung von Datensätzen mit Excel erarbeitet. Wir hoffen, damit möglichen Fragen zuvorzukommen. Sollten doch noch weitere Fragen oder Unklarheiten bestehen, so wenden Sie sich bitte an uns.
Leitfaden Datensätze
Hinweise zur Dateneingabe
Allgemeines:
Zur Datenerfassung sind alle Tabellenkalkulationsprogramme (OpenOffice Calc, Excel, ... ) gut geeignet. Die Tabellen können von den meisten Programmpaketen gelesen werden. Grundsätzlich erfolgt die Dateneingabe in Form einer Tabelle (Datenmatrix), wobei die Zeilen der Tabelle den Untersuchungseinheiten (z.B. Personen) und die Spalten den Variablen (Merkmalen) entsprechen.
Benennung der Variablen (Merkmale):
- Benennen Sie die Variablen mit "Talking Names", also aussagekräftigen Namen. Z.B. ist "01" weit weniger aussagekräftig als "Frage_01". Nehmen Sie dabei am besten Bezug auf Ihren Fragebogen. Achten Sie bitte auch darauf, dass die Variablennamen nicht zu lang werden.
- Beginnen Sie die Variablennamen mit einem Buchstaben.
- Benutzen Sie dabei möglichst keine Sonderzeichen (Unterstrich _ ist erlaubt).
- Schreiben Sie die Variablennamen in die erste Zeile Ihres Datensatzes.
Inhalt des Datensatzes:
Die erste Spalte sollte die Nummerierung der Untersuchungseinheiten (Personen) enthalten. Um später Datenprobleme zu klären, ist es sinnvoll, die Nummer auch auf den Fragebögen (bzw. Datenerfassungsbögen) festzuhalten. Wichtig: Aus Datenschutzgründen ist, insbesondere bei personenbezogenen Daten, auf Anonymisierung zu achten! Enfernen Sie deshalb bitte Namen und ähnliche identifizierende Merkmale aus dem Datensatz.
Bei Fragen mit mehreren Antwortmöglichkeiten, jedoch ohne Mehrfachantworten sind die Antworten am besten mit Zahlen durchzunummerieren (tippt sich schneller und ist oft für Berechnungen sinnvoller). Fügen Sie auch hier unbedingt eine Beschreibung der Kodierung bei.
Bei Fragen, bei denen Mehrfachantworten möglich sind, geht man wie folgt vor:
Für jede Antwortmöglichkeit wird eine eigene Variable angelegt und diese z.B. mit 0 = nein und 1 = ja kodiert. Fügen Sie auch hier unbedingt eine Beschreibung der Kodierung bei.
Verwenden Sie in einer Variable nicht Zahlen und Text.
Fehlende Werte werden am Besten mit einem . (Punkt) oder auch durch keine Eingabe (leeres Feld) kodiert.
Fügen Sie eine Beschreibung der Kodierung in einer gesonderten Datei bei. Unter dem Datensatz ist die Beschreibung jedoch nicht sinnvoll!
Verwenden Sie keine Einfärbung von Zellen, keine Formeln oder Zellformat-Änderungen (wie z.B. Zellen verbinden).
Bei Mehrfachmessungen (also Fragen / Variablen, die mehrmals über die Zeit erhoben werden) wenden Sie sich bitte direkt an uns.
Für medizinische Studien wenden Sie sich bitte an das IBE (Ausnahme: Planung und Auswertung von Tierversuchen).
Informationen für die Beratung von Unternehmen
Unter den Begriffen "Big Data" und "Business Analytics" gewinnen datenbasierte Unternehmensentscheidungen an Bedeutung. Statistische Methoden sind dabei ein zentrales Werkzeug. Daher ist der Transfer von wissenschaftlichen Erkenntnissen auf dem Gebiet der Statistik in die Praxis ein wesentliches Ziel des StaBLab.
Das StaBLab verfügt über eine langjährige Erfahrung in der Beratung von Unternehmen aus den verschiedensten Bereichen. Wir arbeiten mit modernen statistischen Methoden nach dem aktuellen Stand der Wissenschaft. Wenden Sie sich mit Ihren Fragestellungen und Projekten per E-Mail oder telefonisch an uns. Wir werden dann Machbarkeit, Zeitablauf, vertragliche Bedingungen und Kosten individuell mit Ihnen klären.
Informationen für die Externe Beratung (Nicht LMU-Angehörige)
Für Studierende und Angehörige anderer Universitäten, Forschungseinrichtungen, Verbände und Behörden.
Das StaBLab arbeitet seit langem erfolgreich mit Partnern aus anderen Universitäten und Forschungseinrichtungen zusammen. Neben größeren, gemeinsamen langfristigen Projekten sind auch einfache Einzelberatungen möglich. Weiter bietet das StaBLab auch Schulungen zu bestimmten statistischen Fragestellungen an. Zusätzlich können methodisch interessante Projekte im Rahmen von Praktika bzw. Bachelor- oder Masterarbeiten des Studiengangs Statistik durchgeführt werden.
Finanzierung: Eine einfache Basisberatung für Studierende sowie Mitglieder anderer Universitäten, Forschungseinrichtungen, Verbände und Behörden umfasst ein 60-minütiges Erstgespräch sowie bis zu zwei weitere Beratungsstunden. Bitte erfragen Sie den aktuellen Preis beim Sekretariat.
Für einfache Anfragen füllen Sie bitte dasAnmeldeformular aus.
Für größere Forschungsprojekte werden individuell Vereinbarungen getroffen. Bitte wenden Sie sich direkt an Dr. Hoffmann.
Bei Praktikumsprojekten entstehen in der Regel keine Kosten für den Projektpartner.
Bitte beachten Sie: Wir arbeiten mit Python und R.
Bei SPSS oder SAS können wir keine Unterstützung im Programmcode garantieren, bieten jedoch inhaltliche Hilfe, soweit möglich. Vielen Dank für Ihr Verständnis.