Mit immer komplexer und wichtiger werdenden Datenanalysen steigt auch die Bedeutung des verwendeten Analysetools. Für die Berechnung der umfassenden statistischen Methoden ist ein geeignetes computergestütztes Programm notwendig, dass den Anforderungen des Projekts und der Zielgruppe gerecht wird.

Auch zur Auswertung von Uniprojekten und Umfragen bzw. Datenerhebungen im Rahmen von Studienarbeiten musst du dich auf die Suche nach einer geeigneten Software machen. Welche für dich in Frage kommt, hängt von vielerlei Faktoren ab. Denk daran, im einleitenden Methodenteil deiner wissenschaftlichen Arbeit auf jeden Fall das Programm zu erwähnen, mit dem du deine Daten ausgewertet hast.

Worauf es bei einem Statistikprogramm ankommt, stellen wir dir im folgenden Artikel vor. Außerdem findest du eine Übersicht über die verbreitetsten Statistik-Softwares in Deutschland.

Die besten verfügbaren Lehrkräfte für Statistik
1. Unterrichtseinheit gratis!
Andrea
5
5 (49 Bewertungen)
Andrea
75€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Thomas
5
5 (26 Bewertungen)
Thomas
48€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Viktor
5
5 (132 Bewertungen)
Viktor
80€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Julien
4,9
4,9 (13 Bewertungen)
Julien
25€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Rafael
5
5 (24 Bewertungen)
Rafael
42€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Boris
5
5 (8 Bewertungen)
Boris
20€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Markus
5
5 (22 Bewertungen)
Markus
25€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Christoph
5
5 (28 Bewertungen)
Christoph
35€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Andrea
5
5 (49 Bewertungen)
Andrea
75€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Thomas
5
5 (26 Bewertungen)
Thomas
48€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Viktor
5
5 (132 Bewertungen)
Viktor
80€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Julien
4,9
4,9 (13 Bewertungen)
Julien
25€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Rafael
5
5 (24 Bewertungen)
Rafael
42€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Boris
5
5 (8 Bewertungen)
Boris
20€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Markus
5
5 (22 Bewertungen)
Markus
25€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis!
Christoph
5
5 (28 Bewertungen)
Christoph
35€
/h
1. Unterrichtseinheit gratis>

Warum Microsoft Excel für umfassende Datenanalysen nicht ausreicht

Da es im Rahmen des Microsoft Office Pakets ohnehin auf fast allen (Windows-)Rechnern installiert ist, greifen viele gerne erst einmal auf das Datenverarbeitungsprogramm Excel zurück. Durchaus berechtigt, denn der Tabellenkalkulator ist ein guter Allrounder und eignet sich auch bei der Berechnung statistischer Kenngrößen wie dem arithmetischen Mittel und der Standardabweichung.

Mit etwas Einarbeitung und Hintergrundwissen sind auch einzelne induktive Verfahren möglich, wie zum Beispiel eine Korrelationsanalyse, ein t-Test oder die lineare Regression. Besonders intuitiv funktioniert bei Excel die Visualisierung der Ergebnisse. In nur wenigen Mausklicks lassen sich farbenfrohe und anschauliche Grafiken zu Statistiken erstellen.

Das klingt erst einmal sehr positiv – doch bei zunehmender Komplexität der Studienprojekte und genauerem Hinsehen wird deutlich, dass Excel schnell an seine Grenzen gelangt. Zum einen ist die Fehleranfälligkeit hoch, da die Datentabellen nicht automatisch auf Einheitlichkeit, Vollständigkeit und Konsistenz überprüft wird. So passiert es schnell, dass Werte unterschiedlich formatiert sind oder einzelne statistische Daten fehlen. Fehlerhafte und lückenhafte Datenreihen beeinträchtigen die Endergebnisse enorm.

Reicht Microsoft Excel zur Datenanalyse?
Microsoft Excel ist zwar eine bequeme, aber oft keine ausreichende Softwarelösung für hochwertige Datenanalysen | Bildquelle: Unsplash

Außerdem braucht es für viele statistische Rechenverfahren sehr viel tiefgreifendes Verständnis, da bei Excel die Funktionen selbst eingegeben werden müssen. Zudem sind die Ergebnisse und Verteilungen oft ungenau, auch bei den erstellten Grafiken. Diese glänzen zwar oft in schickem Aussehen, sind statistisch aber nicht immer korrekt und genau genug.

Dass die Datentabellen und Auswertungen in einem Dokument platziert sind, sorgt darüber hinaus für eine hohe Unübersichtlichkeit. Für kleinere statistische Berechnungen ist Microsoft Excel zwar durchaus ausreichend und eine komfortable, günstige Lösung.

Sollen aber aufwendige Datenanalysen für eine externe Zielgruppe durchgeführt werden, sollte Excel nicht die Software der Wahl sein. Dann ist es besser, auf ein spezialisiertes Statistikprogramm zurückzugreifen.

Checkliste: Darauf kommt es bei der Auswahl einer Statistiksoftware an

Die Auswahl einer Statistiksoftware ist nicht unbedeutend, sondern kann weitreichende Auswirkungen auf das jeweilige Forschungsprojekt bzw. die Ergebnisse haben. Deshalb solltest du dich vorab gut über die aktuell am Markt angebotenen Lösungen informieren und dir überlegen, welche Faktoren für dich und deine Datenanalyse wichtig sind.

Letztendlich muss ein Programm schließlich immer die persönlichen Anforderungen des Anwenders erfüllen. Der Auswahlprozess für eine geeignete Software kann durchaus einiges an Zeit in Anspruch nehmen – diese einzuplanen, ist empfehlenswert.

Gerade Unternehmen, die regelmäßig Datenanalysen durchführen und auf Dauer mit einem Programm arbeiten möchten, drohen sonst unnötige Kosten. Stellt sich schließlich nach einiger Zeit heraus, dass das gewählte Programm für die Zwecke nicht optional ist und auf ein Alternativprogramm gewechselt werden muss, geht dies mit einem ernstzunehmenden Aufwand für Mitarbeiterumschulungen sowie zusätzlichen Lizenzgebühren und Anschaffungskosten einher.

Wie finde ich die passende Statistiksoftware?
Um das passende Statistikprogramm zu finden, sollten Entscheidungsträger sich eine Checkliste mit den wichtigsten Faktoren anlegen | Bildquelle: Unsplash

Deshalb sollten – Studierende, Unternehmen, Behörden und alle anderen Interessierten – sich zunächst anhand einer Checkliste die wichtigsten Kriterien für die Entscheidung vor Augen führen. Zu diesen Kriterien zählen:

  • Funktionsumfang und statistisches Methodenspektrum
  • Erweiterbarkeit durch Zusatz-Module
  • Bedienkonzept (automatisch vs. flexibel)
  • Nutzungsintensität / -frequenz
  • Größe der Datensätze
  • Sicherung der Datenqualität
  • Installation / unterstützte Betriebssysteme
  • Performance
  • Lizenzmodelle (kaufen / mieten / Open Source)
  • Integration anderer Programme und Anwendungen
  • Support, Schulungen und Mitarbeiterqualifikation
  • Branchenspezifische Anforderungen
  • Innovativität vs. Stabilität

Welche Kriterien für eine Organisation oder ein Projekt besonders wichtig sind, ist individuell. Es kommt stets auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens und des Datenprojekts an. Von hoher Bedeutung ist dabei vor allem die Frage, ob es sich um ein einzelnes Projekt handelt oder ob regelmäßig Datenanalysen durchgeführt werden.

In letzterem Fall sollte bei der Auswahl einer Software noch sorgfältiger vorgegangen werden. Die Entscheidung für oder gegen ein spezielles Programm ist dann auch davon abhängig, um was für eine Art der Untersuchungen es sich handelt, wie groß die Datenmengen sind und zu welchem Zweck die Analysen durchgeführt werden.

Die gängigsten Statistikprogramme im Vergleich

Eine Statistiksoftware ist dazu in der Lage, große Datenmengen innerhalb kurzer Zeit zu verarbeiten und statistische Kennzahlen sowie Ergebnisse tiefgehender Analyseverfahren auszuspucken. Am häufigsten wird sie für die Auswertung von (Online-)Umfragen und Fragebögen verwendet oder für die Erstellung betriebswirtschaftlicher Berichte und Prognosen.

Im Folgenden findest du eine Übersicht und einen Vergleich der aktuell gängigsten Statistiksoftwares.

SPSS

SPSS zählt zu den Urgesteinen und nach wie vor Marktführern der Branche: Es kam 1983 ursprünglich als Analyseprogramm für die Sozialwissenschaften auf den Markt. Dort und in der Psychologie wird es nach wie vor bevorzugt eingesetzt. Außerdem ist SPSS ein beliebtes Programm an Universitäten und Hochschulen, zu dem bereits viel hilfreiche Literatur mit Erklärungen und Anwendungsbeispielen veröffentlicht wurde.

Mittlerweile gehört das einst eigenständige Unternehmen zu IBM. Das Statistiktool verfügt über ein umfassendes Spektrum an Analysemethoden und Verfahren der statistischen Datenanalyse, wie zum Beispiel:

  • Clusteranalyse
  • Varianzanalyse
  • Faktoranalyse
  • Multivariate Regression

Es ist statistisch höchst fundiert und einfach zu bedienen. Sehr unkompliziert ist auch die Erstellung von Grafiken und Visualisierung zur Ergebnispräsentation.

Was ist SPSS?
SPSS ist wohl das beliebteste Statistikprogramm an Hochschulen und Unis | Bildquelle: Unsplash

STATA

Die kommerzielle Software STATA wird vor allem in der Ökonometrie angewendet. Sie beinhaltet so ziemlich jede existierende statistische Methode und kann dafür im Grunde für jedes Datenprojekt eingesetzt werden. Mittlerweile können auch mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeitet werden.

Der große Funktionsumfang wird ergänzt mit einer guten Automatisierbarkeit und Kompatibilität. Da nur alle drei Jahre ein neues Update auf den Markt kommt, ist die Investition in STATA relativ planbar und sicher. Es handelt sich um ein faires Preis-Leistungs-Verhältnis. Nicht nur die Anwenderfreundlichkeit machen die Software anderen Konkurrenten in vielen Dingen überlegen.

Was ist eine Open Source Statistiksoftware?
Open Source bedeutet, dass das Programm von einer aktiven Community konstant weiterentwickelt und verbessert wird | Bildquelle: Unsplash

R

Bei R handelt es sich um eine sehr beliebte Open Source Lösung für Statistikanwendungen. Ein Vorteil von R ist, dass die Software beliebig erweiterbar ist und mit über 2000 Paketen einen sehr hohen Funktionsumfang bietet.

Das Programm kann entweder mit RStudio lokal oder über den Webbrowser genutzt werden, oder interaktiv über Shiny im Web. Durch den Open Source Charakter wird die Anwendung konstant weiterentwickelt, so dass neuere statistische Verfahren stets schnell implementiert werden. Das macht die Software extrem zukunftssicher und innovativ.

Die Community bietet sehr guten Support, ansonsten können auch kostenpflichtige Drittanbieter für Unterstützung und Schulungen herangezogen werden. Es gibt auch viele kostenfreie Manuals und Tutorials im Internet.

SAS

SAS ist die Standard-Software in der Biomedizin und wird vor allem zur Auswertung klinischer Studien eingesetzt, unter anderem, da das Programm den Anforderungen der amerikanischen Arzneizulassungsbehörde FDA entspricht. Auch im Bankensektor wird es gerne eingesetzt.

Allerdings richtet sich die Software ausschließlich an Organisationen, Behörden und Unternehmen und nicht an Einzelnutzer. Es ist daher in der Lage, mit großen Datensätzen umzugehen und bietet eine Vielzahl an integrierbaren Modulen sowie professionellen Support.

Aufgrund des großen Funktionsumfangs und unterschiedlichen Bedienkonzepten einzelner Module ist die Einarbeitung in SAS recht aufwändig. Es besteht aber ein umfangreiches Schulungsangebot.

Python

Bei Python handelt es sich um eine offene Programmiersprache mit großem Funktionsumfang, die sich neben der Web-Entwicklung mittlerweile auch im Bereich Data Science einen Namen gemacht hat – insbesondere, wenn es um Deep Learning und Maschinelles Lernen geht.

Für ein umfassendes statistisches Funktionsspektrum werden Zusatzpakete angeboten, die auch nachträglich installiert werden können. Das Tool wird stetig weiterentwickelt, nicht zuletzt dank einer aktiven und kontinuierlich wachsenden Community. Es ist gut integrierbar und automatisierbar.

Da es sich in erster Linie aber um eine vollständige Programmiersprache handelt, sind (noch) nicht alle statistischen Methoden und Verfahren verfügbar. Nichtsdestotrotz wächst die Beliebtheit von Python in der Datenwissenschaft und der Computerwissenschaft. Tutorials und Schulungen erleichtern den Zugang zur Programmiersprache.

PSPP

Wie der Name schon vermuten lässt, ist PSPP eine Alternative zu SPSS. Die Bedienung und der Aufbau sind sehr ähnlich, wobei PSPP kostenfrei zur Verfügung steht. Einige verärgerte SPSS-Kunden haben das Programm als Antwort auf die zeitliche Befristung der Lizenzen entwickelt. Seit den 90er-Jahren steht es seither unter einer freien Lizenz zur Verfügung.

Das hat aber natürlich zur Folge, dass der inkludierte Funktionsumfang kleiner ist und man dadurch einige Abstriche in Kauf nehmen muss. Nicht jedes statistische Verfahren ist zwangsweise umsetzbar. Auch der Support ist eingeschränkt.

Für kleine oder einzelne Vorhaben und Projekte kann PSPP aber eine den Zwecken ausreichende Lösung sein. Auch für Studierende, die eine SPSS-Alternative suchen, kann das Programm interessant sein.

Statistik-Softwares im Überblick

Die nachfolgende Tabelle bietet einen Überblick über die Lizenzmodelle, Kosten und unterstützten Betriebssysteme der zuvor aufgeführten Statistikprogramme.

ProgrammArt / LizenzmodellKostenBetriebssystem
SPSSUnterschiedliche LizenztypenAb 1.200 – 8.000 Euro (Günstige Angebote für Studierende)Windows und MacOS
STATAKommerzielle EinzelplatzlizenzCa. 1.200 EuroWindows, Linux und MacOS
ROpen SourcekostenfreiWindows, Linux und MacOS
SASEinjährige NutzungsberechtigungAb 7.500 EuroWindows und Linux
PythonProgrammiersprachekostenfreiWindows, Linux und MacOS
PSPPOffene LizenzkostenfreiWindows, Linux und MacOS

Wir hoffen, du hast nun einen guten Einblick in die verschiedenen Statistik-Softwares, die derzeit auf dem Markt vorherrschen, bekommen!

Auf der Suche nach einer Lehrkraft für Statistik?

Dir gefällt unser Artikel?

5,00/5 - 1 vote(s)
Loading...

Miriam

Miriam arbeitet als freie Autorin & Yogalehrerin. Getrieben von großer Neugier liebt sie es, Neues zu entdecken und zu erlernen; sich selbst weiterzuentwickeln und anderen dabei zu helfen.