Anwendungsszenario 1: Wirkungsmessung und Fundraising

Du bist auf der Suche nach einer Weiterfinanzierung und möchtest dafür die Wirkung Deines Projekts messen und an Finanzträger kommunizieren? Schau Dir das Anwendungsszenario zu Wirkungskommunikation und Fundraising an und lerne Schritt für Schritt.

Daten auswerten

Du beschäftigst Dich mit Statistik und deskriptiver DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen., um die quantitativen Daten aus der Umfrage in einem Tabellentool zu analysieren. Die qualitativen Daten kategorisierst Du und machst sie damit für eine Datenanalyse bereit. Außerdem ziehst Du aus dem qualitativen Feedback O-Töne für anekdotische Evidenz.

  • Wie analysiere ich die Daten?
  • Wie interpretiere ich die Datenanalyse?
  • Welche Analysemethoden passen zu meiner Fragestellung und zu meinen Daten?
  • Welche Tools nutze ich für die Analyse?
  • Kann mich eine KI-Anwendung bei der Analyse unterstützen?
  • Wie interpretiere ich die Daten und die durchgeführte Datenanalyse?
  • Gibt es Eigenschaften meiner Daten oder des bisherigen Verarbeitungsprozesses, die ich kritisch hinterfragen sollte?
Übergangswelle

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