In diesem essential wird die Anwendung von statistischen Analysen von normalverteilten Daten im Laboralltag dargestellt. Hierzu zhlen die Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung sowie die Erstellung von einfachen grafischen Abbildungen. Im Anschluss werden Tests auf Ausreier und Normalverteilung sowie Stichprobenberechnungen anhand einfacher Beispiele vorgestellt. Abschlieend erlernen die Leser*innen den Vergleich von Datengruppen mittels t-test und ANOVA, das Erkennen von Zusammenhngen mittels linearer Regression und Korrelation sowie die Anwendung von Konfidenzintervallen. Zustzlich werden bliche Fehlerquellen bei der Anwendung statistischer Methoden erklrt.Der Inhalt

• Eine bersicht ber statistische Methoden fr den Laboralltag
• Praktische Tipps fr die Vermeidung von hufigen Fehlern bei statistischen Analysen
• Die Durchfhrung statistischer Methoden mit MS Excel bzw. einfachen Formeln

Die Zielgruppen

• Mitarbeiter*innen in chemischen, biologischen und medizinischen Laboren, von technischen Assistenten bis hin zu Studierenden
• Personen mit einem allgemeinen Interesse an statistischen Analysen

Der AutorPatric U. B. Vogel ist Biologe und hat als Fachexperte u.a. die statistische Qualittskontrolle in einem global ttigen Pharmaunternehmen eingefhrt. Er war u.a. ber 10 Jahre fr statistische Datenanalysen, inklusive Qualittskontroll- und Prozessdaten, zustndig. Seit 2019 ist er Autor, Trainer und Berater im pharmazeutischen Bereich.

In diesem essential wird die Anwendung von statistischen Analysen von normalverteilten Daten im Laboralltag dargestellt. Hierzu z hlen die Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung sowie die Erstellung von einfachen grafischen Abbildungen. Im Anschluss werden Tests auf Ausrei er und Normalverteilung sowie Stichprobenberechnungen anhand einfacher Beispiele vorgestellt. Abschlie end erlernen die Leser*innen den Vergleich von Datengruppen mittels t-test und ANOVA, das Erkennen von Zusammenh ngen mittels linearer Regression und Korrelation sowie die Anwendung von Konfidenzintervallen. Zus tzlich werden bliche Fehlerquellen bei der Anwendung statistischer Methoden erkl rt.