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Dr. Kay Stankov

Bewerter seit 06.08.2026
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Forschungs-Schreibtisch mit Laptop, gestapelten Studien und Lupe

Metaanalyse in der Medizin: Ein Fallbeispiel von der Studienauswahl bis zum Reporting

Wer in der medizinischen Forschung eine Metaanalyse plant, beginnt selten bei der Statistiksoftware. Meist steht am Anfang eine unklare Lage: Einzelstudien widersprechen sich, die Fallzahlen sind klei... Weiterlesen

Moderner Schreibtisch mit Münzstapeln, Werbematerialien und unscharfem Diagramm auf Laptop

Regressionsanalyse in BWL: Praxisbeispiel von der Hypothese bis zum Ergebnisbericht

Viele betriebswirtschaftliche Fragen beginnen mit einer Vermutung: Bringt mehr Werbebudget tatsächlich mehr Umsatz? Beeinflusst die Kundenzufriedenheit eigenständig die Wiederkaufsabsicht, auch wenn P... Weiterlesen

Panorama mit drei leeren Klassenzimmern für unterschiedliche Unterrichtsmethoden

Varianzanalyse in der Pädagogik: Ein Praxisbeispiel von der Hypothese bis zum Bericht

Drei Lerngruppen, drei Unterrichtsformen, ein gemeinsamer Test: Solche Designs sind in der pädagogischen Forschung alltäglich. Liegen die Gruppenmittelwerte auseinander, stellt sich die Frage: echter... Weiterlesen

Schreibtisch mit Laptop und unscharfen Diagrammseiten

Fallzahl richtig planen: So begründest du die Stichprobengröße deiner Studie

Eine Studie kann sorgfältig geplant sein und trotzdem ins Leere laufen, wenn die Stichprobe zu klein bleibt. Ein real vorhandener Effekt wird dann statistisch nicht sichtbar. Eine unnötig große Stichp... Weiterlesen

Metaanalysen durchführen in R

Metaanalysen methodisch planen: Effektmaße, Modelle und Qualitätsprüfungen sicher wählen

Wer eine Metaanalyse plant, scheitert selten an fehlender Software. Häufiger entstehen Probleme durch eine zu weit gefasste Fragestellung, durch Effektgrößen, die nicht zusammenpassen, oder durch Schl... Weiterlesen

Effektstärke und Signifikanz müssen zusammen interpretiert werden

Effektstärken richtig deuten: Ergebnisse jenseits der Signifikanz bewerten

Ein sehr kleiner p Wert sieht zunächst nach einem starken Befund aus. Er sagt jedoch nichts darüber aus, ob ein Unterschied inhaltlich ins Gewicht fällt. Ob ein Ergebnis für die Praxis, eine Theorie o... Weiterlesen

Herr Schwarz und Dr. Stankov diskutieren über Messwiederholungsmethoden

Longitudinale Daten auswerten: praxisnaher Leitfaden für Verlaufsstudien

Wenn du dieselben Personen mehrfach untersuchst, entsteht ein Datensatz mit eigener Logik: Drei, fünf oder zehn Messzeitpunkte liefern nicht einfach mehr Beobachtungen, sondern miteinander verknüpfte... Weiterlesen

Vor der Auswertung müssen die Daten vorbereitet werden

Datenbereinigung in Studien: So machst du deinen Datensatz wirklich analysefähig

Eine Auswertung kann rechnerisch einwandfrei sein und trotzdem wenig Aussagekraft haben, wenn der zugrunde liegende Datensatz Fehler enthält. Ob deine Ergebnisse plausibel, reproduzierbar und sauber i... Weiterlesen

Wie die korrekte Programmiersprache in der Thesis gewählt wird

RStudio oder Jamovi: So findest du die passende Statistiksoftware für dein Projekt

Die Wahl der Statistiksoftware sieht nach Geschmacksfrage aus, entscheidet aber darüber, wie sicher du deine Daten auswertest, wie verständlich du Ergebnisse berichtest und wie souverän du Rückfragen... Weiterlesen

Dr. Stankov hat seinen PhD in Corporate Finance an der TU Darmstadt erlangt

Zeitreihenanalyse von Finanzdaten: so modellierst du Renditen und Volatilität

Ein Kursdiagramm suggeriert Klarheit: steigt die Linie, scheint der Trend offensichtlich, und die Versuchung ist groß, daraus eine Prognose abzuleiten. Für eine wissenschaftliche Arbeit genügt dieser... Weiterlesen

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