Die Beratung beginnt oft mit einer gründlichen Analyse der aktuellen Geschäftsprozesse, um Schwachstellen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden klare Ziele für das Six Sigma-Projekt festgelegt.

Eine wesentliche Komponente von Six Sigma ist die Schulung von Mitarbeitern in den verschiedenen Methoden und Werkzeugen. Beratungsunternehmen bieten Schulungen an, die von gelben und grünen Gürteln bis hin zu schwarzen Gürteln reichen, je nach den Bedürfnissen des Unternehmens

Berater können bei der Planung und Durchführung von Six Sigma-Projekten unterstützen, einschließlich der Definition von Projektzielen, der Zuweisung von Ressourcen, der Erstellung von Zeitplänen und der Überwachung des Fortschritts

in zentraler Aspekt von Six Sigma ist die Verwendung von Daten, um Probleme zu verstehen und Lösungen zu entwickeln. Berater helfen bei der Identifizierung relevanter Datenquellen, der Sammlung von Daten und der Anwendung statistischer Analysetechniken.

asierend auf den Ergebnissen der Datenanalyse entwickeln Berater Empfehlungen zur Prozessoptimierung und -verbesserung. Dies kann die Umstrukturierung von Arbeitsabläufen, die Einführung neuer Technologien oder die Implementierung von Best Practices umfassen.

Die Einführung von Six Sigma kann Veränderungen in der Unternehmenskultur erfordern. Berater helfen bei der Entwicklung von Change-Management-Strategien, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter das neue Vorgehen akzeptieren und unterstützen.

Six Sigma ist keine einmalige Initiative, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Berater unterstützen Unternehmen dabei, Mechanismen zu implementieren, um die erzielten Verbesserungen langfristig aufrechtzuerhalten und den Prozess der kontinuierlichen Verbesserung fortzusetzen..

Berater helfen bei der Erstellung von Berichten und Dashboards, um den Fortschritt der Six Sigma-Projekte zu verfolgen und den geschäftlichen Nutzen zu quantifizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, den ROI ihrer Investitionen in Six Sigma zu bewerten.

Die Gestaltung von Studien oder Experimenten erfordert sorgfältige Planung und Berücksichtigung verschiedener Faktoren, um aussagekräftige und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Hier sind einige wichtige Schritte und Überlegungen zur Unterstützung bei der Gestaltung von Studien oder Experimenten:

Festlegen des Ziele: Wir beginnen  mit der Klärung des Ziels Ihrer Studie oder Ihres Experiments. Was möchten Sie herausfinden oder untersuchen? Wir formulieren klare Forschungsfragen oder Hypothesen, die Sie mit Ihrer Studie beantworten möchten. Wo sind Ihre "High Hurts", Dabei nutzen wir z.B. SWOT, KANO, Customer Survays und DCOV Projekt Ergebnisse, usw.

Auswahl der Studien- oder Experimentmethode: Wir entscheiden , ob es sich um eine Beobachtungsstudie, eine Umfrage, ein Laborexperiment, ein Feldexperiment oder eine andere Art von Studie handelt. Es wird für Sie die geeignete Methode basierend auf Ihrer Forschungsfrage und den verfügbaren Ressourcen ausgewählt.

Auswahl der Stichprobengröße: Wir bestimmen für Sie die erforderliche Stichprobengröße, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen, und berücksichtigen  die Art Ihrer Anfrage, die erwartete Effektgröße, das gewünschte Signifikanzniveau (oft α = 0,05).

Stichprobenbestimmung: Es wird die Art  der Stichprobenentnahmen zufällig, je nach Prozess bestimmt, um sicherzustellen, dass die Zuordnung von Probanden oder Einheiten zu den verschiedenen Gruppen (z. B. Kontrollgruppe, Experimentgruppe) zufällig erfolgt. Zufallsentnahmen minimieren systematische Verzerrungen.

Bestimmung der unabhängigen und abhängigen Variablen: Die unabhängigen Variablen werden Identifizieren (die Sie manipulieren oder kontrollieren können) und die abhängigen Variablen (die messbaren Größen  KPOV's ) und  wir stellen sicher, dass Ihre Variablen klar definiert und messbar sind.

Auswahl von Kontrollgruppen: Bei experimentellen Studien ist die Verwendung von Kontrollgruppen wichtig, um den Effekt der unabhängigen Variable zu isolieren und zu überprüfen. Wir wählen für Sie sorgfältig die Art der Kontrollgruppe aus, z. B. Placebo-Kontrolle oder aktive Kontrolle aus.

Datenerfassung und Analyseplan:

Wir planen  im Voraus, wie Daten erfassen werden,  welche Instrumente oder Fragebögen  verwendet werden und wie  die Daten analysieren werden.

Berücksichtigen werden  statistische Methoden und Software, die für Ihre Analyse erforderlich sind.

Pilotstudie:

Es wird eine Pilotstudie entwickelt  um  sicherzustellen, dass Ihre Methoden und Instrumente effektiv sind und um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Datenanalyse und Interpretation:

Es werden  Datenanalyse gemäß vorher festgelegten Analysepl'ne durchgeführt und die Ergebnisse im Kontext  und Hypothesen intepretiert.

Berichterstattung und Veröffentlichung:

Die Dokumentieren der  Studie wird sorgfältig verfasst und für Sie eine Zusammenfassung der Ergebnisse verfasst.

Die Datenreinigung, -transformation und -vorbereitung sind entscheidende Schritte, um sicherzustellen, dass die Daten für die Analyse geeignet sind und genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern. Die Qualität Ihrer Daten hat einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse Ihrer Analyse. Daher ist es wichtig, Zeit und Sorgfalt in die Datenreinigung, -transformation und -vorbereitung zu investieren, um sicherzustellen, dass Ihre Daten für die gewünschte Analyse geeignet sind.

Datenüberprüfung und -verständnis: Es werden die Daten gründlich geprüft und deren Struktur und Inhalt zu verstehen. Fehlende Werte, Ausreißer (unrealistische Werte), doppelte Datensätze und Inkonsistenzen, werden Identifiziziert. Daten werden bereinigt und  Korrigiert , di offensichtliche Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten, z. B. Tippfehler oder unlogische Werte haben und wir stellen sicher, dass Einheiten und Maßeinheiten einheitlich sind.

Transformation von Variablen: Um möglichst die standard statischtischen tools  nutzen zu könnnen, werden mathematische transformationen durchfegührt, wenn dies für die Analyse erforderlich ist. Zum Beispiel Logarithmieren, Standardisieren oder Normalisieren von Variablen. Dies kann helfen, die Verteilung der Daten zu verbessern oder Beziehungen zwischen Variablen deutlicher zu machen.

Datenaggregation: In einigen Fällen müssen Daten aggregiert werden, um auf höherer Ebene Analysen durchzuführen, z. B. monatliche Umsätze aus täglichen Transaktionen. Dies wird auf jeder Schichtungsebene duchgeführt.

Datenskalierung: Wir stellne sicher, dass die Daten in einem vergleichbaren Bereich liegen, um zu verhindern, dass eine Variable aufgrund ihrer Skala übermäßigen Einfluss auf die Analyse hat.

Validierung der Daten: Die Daten werden auf ihre Konsistenz und Richtigkeit geprüft, um sicherzustellen, dass Ihre Transformations- und Bereinigungsprozesse korrekt waren.

Die Auswahl der geeigneten statistischen Analysen hängt von Ihrer spezifischen Ziel , der Datenstruktur und den Hypothesen ab. Hier sind einige gängige statistische Analysen und in welchen Situationen sie in der Regel angewendet werden. Die Wahl der richtigen statistischen Analyse hängt von den spezifischen Merkmalen Ihrer Daten und Ihrer Projektziele ab. Wir verwenden  statistische Software oder Programmiersprachen wie Minitab, R, Matlab, Mode Frontier, Phython und auch Excel um diese Analysen durchzuführen, da sie Werkzeuge und Funktionen bieten, um eine Vielzahl von statistischen Tests durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. 

Alle DFFS (DCOV Werkzeug): Consumer Insight,  (KANO) Model, Market Research, Data Mining, Quality Loss Function, Brand Analysis, Quality History:  Repairs,Quality History: Surveys, Benchmarking, Quality Function Deployment, System Engineering Target, Concept Generation & Selection, Deductive Transfer Functions, (DOE) Design of Experiments, Regression/ Response Surface, P-Diagram, System & Functional Diagrams, (FMEA) Failure Mode & Effects Analysis, Monte Carlo/ DVA/Prob. Simulation, (MSA) Measurement System Analysis,  Axiomatic Design, Electrical Failure Mode Avoidance, Setting & Verification, Physics of Failure, Numeric/ Heuristic Optimization, Multi-Objective & Pareto Optimization, Methods,Parameter Design, Tolerance Design,Reliability & Robust Engineering Design,Analytical Reliability & Robustness, Process Capability Assessment, Design for Mfg./ Assembly, Software Reliability, Design Verification Plan and Report,Model Validation & Uncertainty Assessment, Accelerated Stress Testing,Robustness/ReliabilityDemonstration, Statistical Process Control

Key DMAIC Statistik: ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalysen, t-Tests and Z-Test,  Chi-Quadrat-Tests, Korrelationsanalysen, parametrisch und Nicht-parametrische Tests, Faktorenanalyse, Überlebensanalyse, Box Plot Anderson DArling Normailty Test, Weibull, Box Cox Transformation,Capabiliyt Analysis, Multivaraite Analysis,  Pareto abaylsis, Binary Logistic Regression,  Trend  Analysis, Relability Analysis, Tylla,sample Size evalaution and reduction.

Die Interpretation der Ergebnisse von statistischen Analysen ist entscheidend, um herauszufinden, ob Ihre  Y (Wirkung oder Effekt  KPOV's)  oder Hypothesen bestätigt oder widerlegt wurden. Die Interpretation von statistischen Ergebnissen erfordert oft eine klare Kommunikation und die Fähigkeit, komplexe statistische Konzepte in verständliche Aussagen umzuwandeln. Es kann hilfreich sein, die Ergebnisse mit Kollegen oder Experten zu diskutieren, um sicherzustellen, dass Ihre Interpretationen angemessen und sachlich sind.

 Verständliche Präsentation der Ergebnisse: Wir entwickweln prägnanten Darstellung der wichtigsten Ergebnisse. Dies kann in Form von Tabellen, Grafiken oder Text erfolgen.

Beschreibung der Effektgröße: Die Effektgröße (Y), werden in der  Analyse berechnet und  misst die praktische Bedeutung des beobachteten Effekts und hilft dabei, die Relevanz der Ergebnisse zu verstehen.

Signifikanzniveau und p-Werte: Das i.d.r. gewählte Signifikanzniveau ( α = 0,05) wird gestgelegt  und die p-Werte werden ermittelt. Ein niedriger p-Wert (< α) deutet darauf hin, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind.

Bezugnahme auf Hypothesen: Es wird Erkläret, ob Ihre Ergebnisse die zuvor aufgestellten Hypothesen unterstützen oder widerlegen. Wenn Ihre Hypothesen statistisch signifikant sind, kann man von einer Bestätigung sprechen. Andernfalls sollten Sie festhalten, dass die Hypothesen nicht bestätigt wurden.

Praktische Bedeutung: Die praktische Bedeutung der Ergebnisse werden fomuliert und hervrogehoben. Hier gehtr ea darum  wie die beobachteten Unterschiede oder Beziehungen in der realen Welt relevant sein könnten. Es werden besonders den Zusammenhang oder die Beziehungen  zwischen Variablen Erörtert  Dies kann dazu beitragen, die Bedeutung der Ergebnisse zu verdeutlichen.

Grafische Darstellung: wir nutzen  Diagramme oder Grafiken, um die Ergebnisse visuell zu präsentieren. Dies kann dazu beitragen, Muster und Trends leichter zu erkennen.

Unsicherheiten und Limitationen: Die Unsicherheiten und Abgrenzung  der Studie stellen wir  klar dar. Dies kann statistische Unsicherheiten, Stichprobengröße oder andere Faktoren umfassen, die die Interpretation beeinflussen könnten.

Die Auswahl der richtigen statistischen Software oder Tools hängt von den spezifischen Anforderungen,. Wir nutzen dei gängisten und  bekanntesten statistischen Softwarepakete und Tools, die häufig für statistische Analysen verwendet werden,

Minitab (Statistical Package ):

MINTAB st eine kommerzielle Software, die sich auf statistische Analysen und Datenmanagement spezialisiert hat. Sie ist vielen (in en meiseten) Unternehmen Forschungsbereichen weit verbreitet, da Sie von Anfang an mit den Gründern von Six Sigma besteht.Unterstützung: MINTAB  bietet umfassende Schulungen und Support für Benutzer. Wir nutzen je nach Datenstruktur und Volumne unteschiedliche  Software.

Excel:

Microsoft Excel bietet grundlegende statistische Funktionen und ist weit verbreitet, insbesondere für einfache Analysen und Datenaufbereitung.

Unterstützung: Es gibt viele Online-Ressourcen und Bücher zur Verwendung von Excel für statistische Analysen.

MATLAB:

MATLAB ist eine Programmiersprache und Umgebung, die für eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich statistischer Analysen, verwendet wird. Unterstützung: MATLAB bietet umfassende Dokumentation und eine Community zur Unterstützung von Anwendern.

R:

R ist eine Open-Source-Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen und Grafiken. Es bietet eine große Anzahl von Paketen für verschiedene statistische Vrfahren.Unterstützung:  Es gibt eine aktive R-Community mit vielen Online-Ressourcen, Tutorials und Foren. Sie können auch Bücher wie "R for Data Science" von Hadley Wickham und Garrett Grolemund verwenden.

Aletryx:

Alteryx bietet hochentwickelte Analyse-Tools, die den Aufwand für Datenanalysen minimieren und den Prozess des Zugriffs auf und die Zusammenführung von Daten aus mehreren Datenquellen vereinfachen. Die Suite besteht aus drei Produkten: Alteryx Designer, Alteryx Server und Alteryx Analytics Gallery.

Die Erstellung von Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen ist entscheidend, um Daten und Ergebnisse auf verständliche und überzeugende Weise zu präsentieren. Hier sind einige Empfehlungen und Schritte zur Unterstützung bei der Erstellung solcher visuellen Darstellungen.

 Die Fähigkeit, Daten effektiv zu visualisieren, ist entscheidend, um komplexe Informationen verständlich und ansprechend darzustellen. Gute Visualisierungen können dazu beitragen, Ihre Ergebnisse zu vermitteln und Schlussfolgerungen zu unterstützen.

Auswahl des richtigen Diagrammtyps: Wir wählen für Sie den Diagrammtyp, der am besten zu Ihren Daten und Ihrem Projekt  passt. Beispiele sind Balkendiagramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Boxplots, Streudiagramme und Heatmaps.

Daten vorbereiten: Wir stellen Stellen sicher, dass Ihre Daten für die Visualisierung geeignet sind (Alteryx) . Entfernen  Duplikate, fehlende Werte und bereinigen Sie Daten, wenn nötig.

Werkzeugauswahl:Wir wählen die  chtige Werkzeug oder die richtige Software für die Visualisierung aus. Dies kann Minitab,  Excel, Matlab, Tableau, Qliksense  oder spezialisierte Tools für bestimmte Visualisierungstypen sein. Für Online- oder interaktive Präsentationen können Sie interaktive Visualisierungstools verwenden, je nacj Infrastruktur im Unetnehmen die es dem Benutzer ermöglichen, mit den Daten zu interagieren und weitere Einblicke zu gewinnen, z.B. mit Qliksense.

Interpretationshilfe: Wir stellen sicher das die richtige "Message" durch hinzufügen von Beschreibungen, um sicherzustellen, dass Ihre Botschaft klar verstanden wird.

Automatisierung: Wenn Sie regelmäßig ähnliche Visualisierungen erstellen müssen, setzen wir Automatisierung mit Skripten oder Tools ein, um Zeit zu sparen.

Die Durchführung von zusätzlichen Analysen, um spezifische Unterschiede zwischen Gruppen zu identifizieren, nachdem eine signifikante Gesamtwirkung festgestellt wurde, ist ein wichtiger Schritt, um tiefergehende Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Dies wird oft als Post-hoc-Analyse bezeichnet und wird typischerweise nach einer signifikanten ANOVA (Varianzanalyse) durchgeführt, um festzustellen, welche Gruppen signifikant voneinander abweichen. Hier sind einige häufig verwendete Techniken für Post-hoc-Analysen:

Tukey's HSD (Honestly Significant Difference): Tukey's HSD-Test ist eine weit verbreitete Methode, um alle möglichen Paarvergleiche zwischen Gruppen in einer ANOVA durchzuführen. Er identifiziert, welche Gruppen sich signifikant voneinander unterscheiden.Die Wahl des am besten geeigneten Post-hoc-Tests hängt von Ihren Daten, den Annahmen und Ihren spezifischen Forschungsfragen ab. Es ist wichtig, die Post-hoc-Analysen mit Bedacht und unter Berücksichtigung der Kontrolle des Fehler vom Typ I durchzuführen, um falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden. Eine statistische Software oder Programmiersprache wie R, Python oder spezialisierte Statistiksoftware bietet in der Regel Funktionen zur Durchführung dieser Analysen. 

Bonferroni-Korrektur: Die Bonferroni-Korrektur ist eine konservative Methode, um das Signifikanzniveau für Post-hoc-Tests anzupassen und den Fehler vom Typ I zu kontrollieren. Sie wird oft in Verbindung mit anderen Tests wie dem t-Test verwendet.

Scheffé-Test: Der Scheffé-Test ist eine Methode, die eine breite Palette von Post-hoc-Vergleichen ermöglicht. Er ist besonders nützlich, wenn die Gruppengrößen variieren oder die Gruppen unterschiedliche Varianzen haben.

Bonferroni-Dunn-Verfahren (auch bekannt als Dunn-Verfahren): Das Bonferroni-Dunn-Verfahren ist eine Methode zur Anpassung von p-Werten, um die Kontrolle des Fehler vom Typ I zu gewährleisten. Es wird häufig in nicht-parametrischen ANOVA-Äquivalenten wie der Kruskal-Wallis-Analyse verwendet.

Holm-Bonferroni-Methode: Die Holm-Bonferroni-Methode ist eine schrittweise Korrekturmethode, die die p-Werte in aufsteigender Reihenfolge sortiert und den stärksten Effekt zuerst betrachtet. Sie ist weniger konservativ als die Bonferroni-Korrektur und daher oft geeignet, wenn viele Vergleiche durchgeführt werden.

Dunn's Test für nicht-parametrische ANOVA: Wenn die Daten nicht normal verteilt sind, kann der Dunn's Test nach einer nicht-parametrischen ANOVA wie der Kruskal-Wallis-Test verwendet werden, um Post-hoc-Vergleiche durchzuführen.

Games-Howell-Verfahren: Das Games-Howell-Verfahren ist eine Methode zur Durchführung von Post-hoc-Vergleichen, wenn die Annahmen der Varianzgleichheit in der ANOVA nicht erfüllt sind.

Visualisierung von Ergebnissen: Neben statistischen Tests können Sie die Ergebnisse auch visuell darstellen, z. B. mit Balkendiagrammen oder Boxplots, um die Unterschiede zwischen den Gruppen deutlich zu machen.

Die Erstellung von Berichten oder wissenschaftlichen Artikeln, die Ihre Forschungsfragen, Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen umfassen, erfordert Sorgfalt und Struktur. Das Erstellen eines wissenschaftlichen Berichts oder Artikels erfordert Zeit und Engagement, aber es ist ein wesentlicher Schritt,  Wir stellen sicher, dass Ihr Bericht gut recherchiert, klar geschrieben und nach wissenschaftlichen Standards gestaltet ist, um die größtmögliche Wirkung zu erzielen..Hier sind einige Schritte und Empfehlungen, um Ihnen bei diesem Prozess zu helfen:

Strukturierung des Berichts/Artikels: Wir nutzun zur  eine klare Struktur durch unser 6 Panel Template, das die DMAIC Struktur folgt und Bereichübergreifen gelesen und über alle Phasen und Ergbnisse des Projektes verstanden wird.

Die Bewertung der Validität und Robustheit der gewählten statistischen Methoden sowie deren Anpassung an die spezifischen Daten sind entscheidende Schritte, um sicherzustellen, dass Ihre Analyse zuverlässige Ergebnisse liefert.

Die Validität und Robustheit der statistischen Methoden sind von entscheidender Bedeutung, um verlässliche Schlussfolgerungen aus Ihren Daten zu ziehen. Indem Sie die oben genannten Schritte befolgen und sicherstellen, dass Ihre Methoden gut dokumentiert und transparent sind, können Sie das Vertrauen in die Qualität Ihrer Forschung stärken.

Literaturüberprüfung: Wir beginn mit einer umfassenden iteraturüberprüfung, um sicherzustellen, dass die von Ihnen gewählten statistischen Methoden in ähnlichen Kontexten erfolgreich angewendet wurden und als gültig gelten.

Annahmen überprüfen: Wir überprüfen ob die  Annahmen Ihrer gewählten statistischen Methode korrekt sind un stellen s icher, dass Ihre Daten diesen Annahmen entsprechen. Dies kann die Normalverteilung, Unabhängigkeit, Homoskedastizität und andere spezifische Annahmen umfassen.

Datenexploration: Wir führen für Sie eine gründliche Datenexploration durch, um Muster, Ausreißer und Trends zu identifizieren. Dies hilft bei der Entscheidung, welche statistische Methode am besten geeignet ist.

Sensitivitätsanalyse: Wir führen für Sie Sensitivitätsanalysen durch, um zu prüfen, wie empfindlich Ihre Ergebnisse auf Veränderungen in den Annahmen oder Parametern der statistischen Methode reagieren.

Robustheitstests: Wir verwenden Robustheitstests, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse gegenüber Ausreißern oder Verletzungen von Annahmen widerstandsfähig sind.

Überlegungen zur Stichprobengröße: Es muss berücksichitg werden, ob Ihre Stichprobengröße ausreichend ist, um die gewählten statistischen Methoden anzuwenden. Kleinere Stichproben können die Power von Hypothesentests beeinflussen.

Peer Review:  Wenn möglich, unterziehen wir einen Peer-Review, um sicherzustellen, dass die statistischen Methoden und deren Anpassung korrekt duchgeführt wurden.

Die Organisation von Schulungen oder Workshops zur Verbesserung des statistischen Verständnisses von Studenten oder Mitarbeitern ist eine wertvolle Initiative, um die Datenkompetenz und Fähigkeiten in Ihrer Organisation zu fördern. Die Organisation von Schulungen oder Workshops zur Verbesserung des statistischen Verständnisses fördert die Datenkompetenz Ihrer Mitarbeiter und trägt dazu bei, fundiertere Entscheidungen und wissenschaftliche Forschung zu fördern. Es ist wichtig, die Schulungen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Bedürfnissen und Entwicklungen in Ihrem Fachgebiet gerecht werden.

Bedarfsanalyse: Wir beginnen mit einer Bedarfsanalyse, um festzustellen, welche statistischen Fähigkeiten in Ihrer Organisation benötigt werden. Dies kann durch Umfragen oder Gespräche mit den Mitarbeitern ermittelt werden.

Zielgruppenbestimmung: Wir identifizieren  die Zielgruppen für die Schulungen. Dies können Forscher, Analysten, Datenwissenschaftler oder andere Mitarbeiter sein, die statistische Analysen durchführen.

Lehrplanentwicklung: Wir Entwickeln gemeinsam einen Lehrplan, der die wichtigsten statistischen Konzepte und Methoden abdeckt, die für die Zielgruppen relevant sind. Berücksichtigen Sie die Vorkenntnisse der Teilnehmer.

Auswahl von Trainern oder Dozenten: Wir wählen aus einem Team  qualifizierte Trainer oder Dozenten aus, die über fundierte Kenntnisse in Statistik und Lehrerfahrung verfügen.

Schulungsmaterialien: Wir esrtellen Lehrmaterialien, die den Lehrplan unterstützen, einschließlich Präsentationen, Handouts und Übungen.

Schulungsformat: Wir bieten z.Zt. zwei  Formate die am besten für Ihre Schulungen geeignet ist. Dies kann in Form von Präsenzveranstaltungen oder Webinaren sein

Registrierung und Einladung: Wir vefügen über die Online Anmeldung auf unsere Webseite die für den Registrierungsprozess genutzt wird 

Langfristige Beratung und Unterstützung bei wiederkehrenden statistischen Anforderungen in Projekten oder Forschungsarbeiten können dazu beitragen, die Qualität und Effektivität Ihrer Datenanalysen zu verbessern. Die Bereitstellung von langfristiger Beratung und Unterstützung in statistischen Angelegenheiten kann dazu beitragen, die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Projekte zu verbessern. Es ermöglicht auch eine effektive Nutzung von statistischen Erkenntnissen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und wissenschaftliche Erkenntnisse zu generieren.

Kontinuierliche Verfügbarkeit: Wir sind für sie da, undkontinuierlich verfügbar um bei statistischen Fragen und Analysen in Ihren Projekten zu unterstützen.

Projektintegration: Wir Integrieren Statistisch Kompetentzen  frühzeitig in Projekte, um sicherzustellen, dass statistische Aspekte von Anfang an berücksichtigt werden.

Design der Datenanalyse: Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung eines geeigneten Designs für die Datenanalyse, einschließlich der Auswahl von Methoden und Analysen, die den Forschungsfragen am besten entsprechen.

Datenmanagement: Wir helfen Ihnne bei der Datenbereinigung, -transformation und -vorbereitung, um sicherzustellen, dass die Daten für die Analyse geeignet sind.

Analyse und Interpretation: Wir führen statistische Analysen durch und interpretieren Sie die Ergebnisse, um relevante Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Berichterstattung und Präsentation:

Wir unterstützen Sie bei der Erstellung von Berichten oder Präsentationen, die die statistischen Ergebnisse klar und verständlich darstellen.

Langfristige Partnerschaft: Wir bauen Sie eine langfristige Partnerschaft auf, um eine kontinuierliche Zusammenarbeit und Unterstützung sicherzustellen.