Ich werde statistische Datenanalyse mit Stata, R, SAS oder Python durchführen

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Forschungsanalyst und Projektkoordinator

Ich bin Forschungsanalyst und Projektkoordinator mit einem MPH (Epidemiologie) von der Emory University und über 3 Jahren Erfahrung in der Leitung von mehrstufigen Forschungsprojekten von der Planung ...
Über diesen Service

Hast du Schwierigkeiten mit deinen Daten? Bist du unsicher, welchen statistischen Test du verwenden sollst oder wie du deine Ergebnisse interpretieren kannst? Ich kann dir dabei helfen, alles richtig zu machen.


Ich bin Epidemiologe mit einem MPH in Epidemiologie von der Emory University und verfüge über mehr als 3 Jahre praktische Forschungserfahrung in akademischen, klinischen und globalen Gesundheitseinrichtungen. Ich habe komplexe Datensätze für NIH-finanzierte Studien, von der WHO beauftragte Projekte und peer-reviewed Veröffentlichungen analysiert.


Was enthalten ist:

  • Datenbereinigung und -vorbereitung
  • Deskriptive Statistik (Mittelwerte, Häufigkeiten, Verteilungen)
  • Schließende Tests – t-Tests, Chi-Quadrat, ANOVA, Mann-Whitney
  • Regressionsanalyse – linear, logistisch, Poisson, multinomial
  • Überlebensanalyse – Kaplan-Meier, Cox-Modelle
  • Mediation und Moderation
  • Längsschnitt- und Repeated Measures-Analyse
  • Klare schriftliche Interpretation aller Ergebnisse


Verwendete Software: STATA, R, SAS, Python, SPSS

Für wen das geeignet ist: Studierende, akademische Forscher, Fachkräfte im öffentlichen Gesundheitswesen, Kliniker und Gesundheitsorganisationen

Was du bekommst: saubere Ausgabedateien, kommentierten Code/Syntax und eine verständliche Zusammenfassung der Ergebnisse – bereit für deinen Bericht, deine Abschlussarbeit oder Veröffentlichung.


Kontaktiere mich vor der Bestellung, wenn du unsicher bist.

Programmiersprache:

Python

•

R

•

SPSS

•

Andere

Technologie:

Excel

•

Google Sheets

•

Jupyter-Notizbuch

•

Power BI

•

SAS

Analyse-Typ:

Quantitative Analyse

•

Qualitative Analyse

Expertise:

Wahrscheinlichkeit

•

Statistiken

•

Logistische Regression

Tools:

RStudio

•

Stata

•

Google Colab

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