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Das Cheat Sheet erklärt Nominal-, Ordinal- und metrische Skalenniveaus sowie passende Auswertungen wie Frequenztabellen, Modus/Median und Mittelwert/Standardabweichung. Zusätzlich werden Transformationen erläutert: fehlende Werte markieren, neue Variablen berechnen (u. a. Summen- und Mittelwertindex mit ignore_missing) und Variablen umcodieren via Dichotomisierung oder Gruppenbildung per recode condition. Ergänzend werden Ansätze für Kreuztabellen (Chi²) und Korrelationen (Pearson/Spearman) zusammengefasst.",{"@graph":63,"@context":118},[64,80,101],{"@type":65,"itemListElement":66},"BreadcrumbList",[67,71,74,77],{"item":68,"name":69,"@type":70,"position":9},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":72,"name":10,"@type":70,"position":73},"https://docshare.wps.com/template/",2,{"item":75,"name":11,"@type":70,"position":76},"https://docshare.wps.com/template/presentations/",3,{"item":78,"name":59,"@type":70,"position":79},"https://docshare.wps.com/template/data-analysis-jamovi-cheat-sheet-transformations-i/573143/",4,{"url":78,"name":59,"@type":81,"image":82,"author":87,"headline":59,"publisher":90,"fileFormat":93,"inLanguage":57,"description":61,"dateModified":94,"datePublished":95,"encodingFormat":93,"isAccessibleForFree":96,"interactionStatistic":97},"DigitalDocument",{"url":83,"@type":84,"width":85,"height":86},"https://docshare.wps.com/thumbnails/data-analysis-jamovi-cheat-sheet-transformations-i/573143.png","ImageObject",442,249,{"name":88,"@type":89},"anakgang17","Person",{"url":68,"name":91,"@type":92},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-19","2026-10-13",true,{"@type":98,"interactionType":99,"userInteractionCount":76},"InteractionCounter",{"@type":100},"ViewAction",{"@type":102,"mainEntity":103},"FAQPage",[104,110,114],{"name":105,"@type":106,"acceptedAnswer":107},"Wie werden fehlende Werte (Missing Values) in Jamovi gesetzt?","Question",{"text":108,"@type":109},"Im Data-Tab Variable doppelklicken, neben Missing Values klicken, Add Missing Value wählen und eine Formel eingeben (z. B. when $source == 1 oder when $source >= 6).","Answer",{"name":111,"@type":106,"acceptedAnswer":112},"Wie kann in Jamovi eine neue Variable als Summenindex oder Mittelwertindex berechnet werden?",{"text":113,"@type":109},"Über Data → Compute eine neue Variable benennen, eine Formel einsetzen (Summenindex: var1 + var2 … oder SUM(..., ignore_missing=0; Mittelwertindex: (var1+...)/N oder MEAN(..., ignore_missing=0)) und optional die Beschreibung ergänzen.",{"name":115,"@type":106,"acceptedAnswer":116},"Welche Korrelationen sind für welche Datenniveaus geeignet?",{"text":117,"@type":109},"Bei zwei metrischen Variablen wird die Pearson-Korrelation genutzt; wenn mindestens eine Variable ordinal ist, wird die Rangkorrelation nach Spearman verwendet.","https://schema.org",{"og:url":78,"og:type":120,"og:title":59,"og:site_name":91,"og:description":61},"article",{"robots":122,"canonical":78},"index,follow",{"doc_id":124,"site_id":56},573143,1792360145,{"code":4,"msg":5,"data":127},{"doc_id":124,"user_id":128,"nickname":88,"user_avatar":129,"doc_module":9,"category_id":8,"category_name":11,"doc_title":59,"doc_description":61,"doc_content":130,"file_id":131,"file_url":132,"file_type":133,"file_size":134,"view_count":76,"is_deleted":4,"is_public":9,"is_downloadable":9,"audit_status":9,"page_count":76,"language":135,"language_code":57,"site_id":56,"html_lang":136,"table_of_contents":137,"faqs":138,"seo_title":139,"seo_description":61,"update_tm":140,"read_time":9},962090883568,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_a8503ba1806abce46bf441b54a3ca4cd","Datenanalyse & Jamovi  \nCHEAT SHEET  \nDatenniveaus  \nNOMINALSKALA: Unterschiede  \nORDINALSKALA: Rangfolge  \nMETRISCHE SKALEN: Abstände mess-  \nund interpretierbar  \nModus Median  \nMittelwert  \nSTANDARDABWEICHUNG (SD): Streuungum den Mittelwert; bei metrischen Variablenmit dem Mittelwert angeben.  \nMittelwert – SD 􀃆 􀃅 Mittelwert + SD  \ndeskriptive Verfahren  \nIn Jamovi: Exploration 􀃆 Descriptives  \nNOMINAL: Frequency Tables , Mode & Bar  \nplot  \nORDINAL: Frequency Tables, Median &  \nBar plot (Histogram bei vielen Ausprägungen)  \nMETRISCH: Mean & Std. Deviation;  \nHistogram/ Density Plot oder Box plot/ Violin  \nbei Bedarf jeweils: N & Missing; Minimum & Maximum (z. B. bei Alter sinnvoll)  \nGruppenvergleiche: nominale Variable bei „Split by“ einfügen 􀃆 sinnvoll bei wenigen Ausprägungen der Gruppierungsvariable  \n| Transformationen I |\n| --- |\n| FEHLENDE WERTE\u003Cbr>1. Doppelklick auf Variable\u003Cbr>2. Klick auf Feld neben Missing Values\u003Cbr>3. Klick auf Add Missing Value\u003Cbr>4. Formel eingeben BEISPIELE:\u003Cbr>when $source == 1 􀃆 Wert 1 wird zu Missing when $source >= 6 􀃆 Werte ab 6 werden zu Missing |\n| NEUE VARIABLE BERECHNEN\u003Cbr>1. Ins Data-Tab wechseln\u003Cbr>2. Klick auf Compute\u003Cbr>3. Ganz oben Namen eingeben\u003Cbr>4. Darunter ggf. eine Beschreibung\u003Cbr>5. Formel eingeben BEISPIELE:\u003Cbr>Summenindex 􀃆 Summe aus Werten in NVariablen:\u003Cbr>1. fx = var1 + var2 + …+ varN ; oder\u003Cbr>2. fx = SUM(var1 , var2 ,…, varN, ignore_missing = 0)\u003Cbr>Mittelwertindex 􀃆 Mittelwert aller Werte in NVariablen:\u003Cbr>1. fx = (var1 + var2 + …+ varN)/N; oder\u003Cbr>2. fx = MEAN(var1 , var2 ,…, varN, ignore_missing = 0)\u003Cbr>Ignore_missing:\u003Cbr>0 = missing in einer d. Ursprungsvariablenführt zu missing in neuer Variable.\u003Cbr>1 = missings werden ignoriert. |\n\nUMCODIEREN VON VARIABLEN  \n1. Ins Data-Tab wechseln  \n2. Variable durch Klick auswählen  \n3. Klick auf Transform  \n4. Neben using transform eine gespeicherte Transformation oder create new transform auswählen  \n\n| Transformationen II |\n| --- |\n| BEISPIELE ZUR UMCODIERUNG\u003Cbr>Dichotomisierung 􀃆 Variable mit n Ausprägungen in Variable mit 2 Ausprägungenumwandeln, z. B. Alter bis 50 und 50+\u003Cbr>1. Klick auf Add recode condition\u003Cbr>2. Kondition eingeben (kleiner 50):\u003Cbr>􀂾 if $source \u003C 50\u003Cbr>3. Wert der ersten Gruppe bei use eingeben use 0\u003Cbr>4. Wert der zweiten Gruppe bei else useeingeben\u003Cbr>􀂾 else use 1 |\n\nGruppen bilden 􀃆 Variable mit n Ausprägungen in Variable mit k Ausprägungen umwandeln, z. B. Alter in Gruppen (bis 24, 25-29, 30-39,  ,60+)  \n1. Klick auf Add recode condition  \n2. 1. Kondition eingeben (kleiner 25):  \n􀂾 if $source \u003C 25  \n\n| Kreuztabellen |\n| --- |\n| HINTERGRUND\u003Cbr>Werden eingesetzt, um zu testen, ob eseinen Zusammenhang zwischen 2 nominalen oder 1 nominalen und 1 ordinalen Variable gibt\u003Cbr>\u003Cbr>Var 1 Var 2  /  \u003Cbr>Durch Χ² (Chi²) wird geprüft, ob dietatsächlich beobachteten Häufigkeiten von den erwarteten Häufigkeiten abweichen. Erwartete Häufigkeit = erwartete Anzahl der Fälle, wenn kein Zusammenhang besteht |\n\nDURCHFÜHRUNG  \n1. Ins Analyses-Tab wechseln  \n2. Klick auf Frequencies  \n3. Independent Samples auswählen  \n4. abhängige Variable in Zeilen  \n3. Wert der ersten Gruppe bei useeingeben  \n􀂾 use 0  \n4. Klick auf Add recode condition  \n5. 2. Kondition eingeben (kleinergleich 29):  \n􀂾 if $source \u003C= 29  \n6. Wert der zweiten Gruppe bei useeingeben  \n􀂾 use 1  \n7. Schritte 4 bis 6 für die übrigen Gruppen wiederholen  \nJamovi ignorierthier die Fälle unter 25, da diese im vorherigen Schritt  \nschoneinen neuen Wert  \nDatenanalyse & Jamovi CHEAT SHEET  \nKorrelationen  \n\n| HINTERGRUND\u003Cbr>Werden eingesetzt, um zu testen, ob eseinen Zusammenhang metrischen und ordinalen Variablen gibt\u003Cbr>Var 1 Var 2  /   / \u003Cbr>\u003Cbr>Bei zwei metrischen Variablen: ProduktMoment-Korrelation nach Pearson Wenn min. eine der Variablen ordinal ist:\u003Cbr>Rangkorrelation nach Spearman |\n| --- |\n| DURCHFÜHRUNG\u003Cbr>1. Ins Analyses-Tab wechseln\u003Cbr>2. Klick auf Regression\u003Cbr>3. Correlation Matrix auswählen\u003Cbr>4. Variable ins rechte Feld einfügen Correlation C","cbCairSwA1NUrioV","https://ap.wps.com/l/cbCairSwA1NUrioV","pdf",642869,"German","en","# Datenanalyse & Jamovi Cheat Sheet\n## Datenniveaus und deskriptive Verfahren\n## Transformationen I: Fehlende Werte und neue Variable berechnen\n## Transformationen II: Umcodieren von Variablen\n## Kreuztabellen\n## Korrelationen\n## Regressionen\n## t-Tests","[{\"question\":\"Wie werden fehlende Werte (Missing Values) in Jamovi gesetzt?\",\"answer\":\"Im Data-Tab Variable doppelklicken, neben Missing Values klicken, Add Missing Value wählen und eine Formel eingeben (z. 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