kondeor.ai – Handbuch

Registrierung & Pläne

Sie können kondeor.ai ohne Kreditkarte kostenlos ausprobieren (Plan Free) und bei Bedarf jederzeit auf Basis oder Pro upgraden. Bei der Registrierung stimmen Sie den AGB und der Datenschutzerklärung zu — das gilt auch für den kostenlosen Plan, da auch dieser ein Nutzungsvertrag ist.

Details zu Preisen und Limits siehe Teil E · Plan-Vergleich.

Ist kondeor.ai in eine andere Seite eingebettet (z.B. eine Kurs-Plattform), erscheint oben rechts ein Vollbild-Symbol (⛶) — es öffnet kondeor.ai als eigenständige Seite in einem neuen Browser-Tab, außerhalb des einbettenden Rahmens.

Daten hochladen

Zwei Wege, Daten in kondeor.ai zu bekommen:

• Datei hochladen — CSV oder SPSS (.sav), Upload-Button links unten. SPSS-Dateien bringen Variablenlabels, Skalenniveau und Wertelabels automatisch mit; bei CSV erkennt kondeor.ai das Skalenniveau heuristisch aus den Werten.
• Direkt eingeben — über den Tabellen-Button eine kleine Tabelle von Hand anlegen, ganz ohne Datei.

Ohne eigenen Datensatz steht Ihnen jederzeit der Übungsdatensatz GBOO (Gäste- und Besucherbefragung Österreich, n = 1.153) zur Verfügung — ideal zum Ausprobieren von Methoden, bevor Sie mit echten Daten arbeiten.

Datenqualitätsprüfung

Direkt nach jedem Upload fragt kondeor.ai, ob der Datensatz vor der Analyse geprüft werden soll — mit drei Optionen:

• nein — Prüfung überspringen, direkt mit der Analyse beginnen
• ja — einfache Prüfung: fehlende Werte, Ausreißer, konstante Spalten, negative Werte, Groß-/Kleinschreibung-Inkonsistenzen, führende/nachfolgende Leerzeichen sowie doppelte Zeilen. Betroffene Variablen werden nach Auffälligkeitstyp gruppiert angezeigt (🔴 kritisch, 🟡 Hinweis).
• streng (ab Pro-Plan) — führt zusätzlich zur einfachen Prüfung eine vertiefende Musterprüfung durch: kondeor.ai erkennt automatisch zusammengehörige Itemgruppen (Skalen) anhand der Variablennamen und prüft pro Fall auf verdächtige Antwortmuster — Straightlining (durchgehend dieselbe Antwort), Extreme Responding (nur Skalenendpunkte) und Sägezahnmuster (regelmäßiges Zickzack). Ist eine Zeitstempel-Variable im Datensatz erkennbar, fließt zusätzlich die Bearbeitungsdauer mit ein (Median, 10%-Perzentil).

Das Ergebnis der vertiefenden Prüfung zeigt eine Zusammenfassung nach Auffälligkeitstyp sowie je geprüfter Variablengruppe, wie viele Fälle betroffen sind. Die vollständige, sortierbare Liste mit Zeile/ID steht im Ergebnis-Dashboard, inklusive Download als eigenständiger HTML-Bericht.

kondeor.ai zeigt nur die Auffälligkeiten — die Bereinigung (z.B. verdächtige Fälle ausschließen oder korrigieren) liegt bei Ihnen, etwa über den Teilstichproben-Filter (siehe B3) oder direkt im Datensatz-Editor (siehe A4).

Farbcodierung der Variablen

Bevor eine Berechnung startet, zeigt kondeor.ai zur Bestätigung an, welche Variablen erkannt wurden — die Farbe des Variablennamens zeigt das erkannte Skalenniveau:

Abhängige & unabhängige Variable

Bei Verfahren mit Zielgröße (z.B. Regression, t-Test) zeigt die Karte zusätzlich, welche Variable kondeor.ai als abhängig (AV) und welche als unabhängig (UV) erkannt hat — als eigene Gruppen oberhalb der übrigen Variablen. Das ist eine reine Anzeige zur Kontrolle, kein anklickbares Auswahlfeld: Passt die Zuordnung nicht, korrigieren Sie sie einfach im Chat (siehe B1), statt in der Karte selbst herumzuklicken.

„Warum diese Methode?“

Unterhalb der Variablenliste erklärt ein aufklappbarer Abschnitt in einem Satz, warum genau diese Methode zur erkannten Variablenkombination passt — z.B. „Da 'geschlecht' genau zwei Ausprägungen hat, passt eine logistische Regression.“ Der Abschnitt ist standardmäßig ausgeklappt und lässt sich bei Bedarf einklappen. Gedacht auch zum Mitlernen, nicht nur zur Kontrolle.

Erkennt kondeor.ai zwei binäre Variablen, für die sowohl ein t-Test (eine Variable quasi-metrisch behandelt) als auch ein Chi²-Test (beide bleiben kategorial) methodisch vertretbar sind, wird das direkt an dieser Stelle transparent gemacht — inklusive der jeweils anderen Möglichkeit als Alternative, statt stillschweigend nur eine der beiden vorzuschlagen.

Hinweis bei vielen Prädiktoren

Sind bei einem Regressionsverfahren deutlich mehr Prädiktoren angegeben, als bei der vorliegenden Fallzahl sinnvoll interpretierbar sind (Faustregel: mindestens ca. 10 Fälle pro Prädiktor), zeigt die Karte einen zusätzlichen Hinweis mit der Empfehlung, die Auswahl gezielt einzugrenzen — z.B. mit „nur mit den wichtigsten Variablen“ (siehe B1).

Datensatz bearbeiten

Der Tabellen-Button öffnet neben der Dateneingabe auch den Tab „Datensatz bearbeiten" — damit lässt sich der aktuell geladene Datensatz direkt im Browser anpassen:

• Einzelne Zellen anklicken und ändern
• Zeilen hinzufügen (+ Zeile) oder über das 🗑-Symbol löschen
• Variablen (Spalten) hinzufügen (+ Spalte) oder löschen — Vorsicht: das Löschen einer Variable kann nicht rückgängig gemacht werden
• Werte aus Excel per Strg+V direkt in eine Zelle einfügen
• Nach einer Spalte sortieren (nur die Anzeige, gespeicherte Reihenfolge bleibt unverändert)
• Variablenansicht: Variablenname, Label, Skalenniveau und Wertelabels anpassen

Datensätze dauerhaft speichern

Nach jedem Upload bietet kondeor.ai an, den Datensatz dauerhaft in Ihrem Konto aufzuheben — unabhängig von der 60-Minuten-Session-Grenze, für die Wiederverwendung in späteren Sitzungen. Ein Klick auf „Datensatz speichern" im eingeblendeten Hinweis genügt; „Nein danke" verwirft das Angebot ohne Folgen für die aktuelle Sitzung.

Über den Button „Datensätze" gelangen Sie jederzeit zu Ihren gespeicherten Datensätzen:

• Laden — spielt den Datensatz wieder in die aktuelle Sitzung ein, als wäre er gerade frisch hochgeladen worden
• Bearbeiten — öffnet ihn direkt im Datensatz-Editor (siehe A4)
• Kontext — Fragebogen-Kontext hinzufügen oder ändern (siehe unten)
• Umbenennen und Löschen

Anzahl der gleichzeitig speicherbaren Datensätze: 3 im Basis-Plan, 10 im Pro-Plan. Ist das Limit erreicht, meldet „Datensatz speichern" das entsprechend — löschen Sie dann zuerst einen bestehenden Datensatz, um Platz für einen neuen zu schaffen.

Die erste Frage stellen

Formulieren Sie Ihre Analysefrage einfach in normaler Sprache. Für eindeutige Zuordnung schreiben Sie Variablennamen in einfachen Anführungszeichen:

• Wie ist der Median von 'alter'?Deskriptive Statistik für eine Variable
• Unterscheidet sich 'einkommen' nach 'geschlecht'?kondeor.ai schlägt automatisch den passenden Test vor (hier z.B. t-Test oder Mann-Whitney)
• Zeig mir eine vollständige Übersicht aller Daten.Automatische Deskriptivstatistik über den ganzen Datensatz
• Welche Hypothese könnte ich für 'einkommen' und 'geschlecht' testen?Statt direkt zu analysieren, formuliert kondeor.ai zunächst H0/H1 und schlägt die passende Methode vor — nützlich, wenn Sie noch unsicher sind, welchen Test Sie eigentlich brauchen

R-Syntax

Kennen Sie die klassische R-Formelschreibweise (abhängige ~ unabhängige), versteht kondeor.ai diese ebenfalls — nützlich für alle, die Regressionen ohnehin gedanklich so formulieren:

• 'anzun' ~ 'wm' + 'alter' + 'hkl'Lineare/logistische Regression, je nach Typ von 'anzun' — 'wm', 'alter' und 'hkl' als Prädiktoren
• 'zufges' ~ 'geschlecht'Auch mit nur einer unabhängigen Variable
• 'einkommen' ~ 'bildung', 'alter'Komma statt Plus zwischen den Prädiktoren funktioniert ebenfalls

Nennt die Frage Methode, abhängige und alle unabhängigen Variablen bereits vollständig und eindeutig in Anführungszeichen (wie in den Beispielen oben), überspringt kondeor.ai die sonst übliche Bestätigungskarte und rechnet direkt — die erkannte Konfiguration steht dann als kurze, aufklappbare Zusammenfassung neben dem Ergebnis statt davor. Bleibt auch nur eine Variable unklar oder unzitiert, erscheint wie gewohnt zuerst die Bestätigungskarte.

Theoretischer Hintergrund

Unter jedem Analyseergebnis finden Sie den Button „Theoretischer Hintergrund anzeigen" — kondeor.ai erklärt daraufhin die zur konkret gestellten Frage passende Statistik-Theorie, nicht nur die Methode allgemein. Fragen Sie z.B. gezielt nach den Freiheitsgraden einer Kreuztabelle, bekommen Sie eine Erklärung dazu, nicht nur eine generische Chi-Quadrat-Einführung.

Theorie lässt sich auch unabhängig von einer konkreten Analyse erfragen — einfach eine Frage zu einem statistischen Konzept stellen, ohne Variablennamen in Anführungszeichen:

• Was ist der Unterschied zwischen Konfidenzintervall und Credible Interval?
• Wann verwende ich Mann-Whitney statt t-Test?

Antworten stammen aus einer kuratierten Wissensbasis (mehrere Statistik-Lehrbücher), inklusive Quellenangabe am Ende jeder Antwort.

Hilfe-Modus

Für Fragen zur Bedienung von kondeor.ai selbst — nicht zur Statistik, nicht zu Ihren Daten — gibt es einen eigenen Modus-Button „Hilfe" neben Analyse/Theorie/Power. Im Hilfe-Modus behandelt kondeor.ai Ihre Nachrichten bevorzugt als Bedienungsfragen, auch wenn sie kein eindeutiges Schlüsselwort enthalten — praktisch besonders bei Folgefragen wie „und wie mache ich das jetzt genau?", die für sich allein schwer einzuordnen wären.

• Wie vergleiche ich zwei Gruppen?Erklärt die passende Frageformulierung, führt keine Berechnung aus
• Wie filtere ich meine Daten auf eine Teilstichprobe?
• Wie speichere ich ein Ergebnis in einen Bericht?
• Wie kann ich die Antworten auf offene Fragen analysieren?
• Wie fasse ich Werte zu Gruppen zusammen?Der Hilfe-Modus deckt auch Transformationen ab — nicht nur die Bedienung an sich, siehe B4

Auch außerhalb des Hilfe-Modus erkennt kondeor.ai die meisten Bedienungsfragen automatisch — der Modus hilft vor allem bei mehrdeutigen Folgefragen im laufenden Gespräch, bei denen der Zusammenhang zur vorherigen Nachricht sonst verloren gehen könnte.

Ausnahme: Nennt Ihre Frage im Hilfe-Modus einen Namen, der tatsächlich einer Spalte Ihres gerade geladenen Datensatzes entspricht (z.B. „Wie berechne ich X pro Y?", wobei X und Y echte Spaltennamen sind), erkennt kondeor.ai das als konkrete Transformationsanfrage und zeigt direkt eine Formel-Vorschau statt einer Erklärung — meist das ohnehin hilfreichere Ergebnis.

Methoden im Überblick

kondeor.ai deckt über 80 statistische Verfahren ab, gegliedert in folgende Analysefamilien:

Vollständige, laufend gepflegte Liste aller Verfahren inkl. technischer Details: kondeor.at/de/portfolio/statistik-ki/methoden.

Skalenerkennung & vergleichbare Studien (Demo)

Nach dem Hochladen prüft kondeor.ai automatisch, ob Variablennamen zu bekannten, standardisierten Fragebogen-Instrumenten passen (z.B. anhand einer im Namen enthaltenen Abkürzung wie IPSS oder FSFI). Ein Treffer erscheint als eigene Chat-Nachricht direkt nach dem Upload, mit den erkannten Variablen und einer Quellenangabe zum Instrument.

Bei manchen Analyseverfahren ergänzt kondeor.ai das Ergebnis zusätzlich um einen kurzen Hinweis, welche anderen, in der Fachliteratur bekannten Studien dieselbe statistische Methodik verwendet haben — als Einordnungshilfe, nicht als Bewertung Ihres eigenen Ergebnisses.

Beide Hinweise sind bewusst als „🔬 Demo“ gekennzeichnet: Die zugrundeliegende Wissensbasis wird laufend um weitere Fachgebiete und Instrumente erweitert, deckt aber noch nicht jedes Thema ab.

Folgefragen & Themenwechsel

Nach einer Auswertung können Sie die Ergebnisse direkt vertiefen — formulieren Sie einfach weiter, kondeor.ai bezieht sich automatisch auf die letzte Analyse:

• Welche Hypothesen lassen sich aus diesen Ergebnissen ableiten?
• Welche Gruppe weicht am stärksten ab?

Wollen Sie zu einem neuen Thema wechseln (selbe Daten), stellen Sie die neue Frage einfach direkt — bei Missverständnissen hilft ein expliziter Hinweis:

• Ich meine eine neue Frage – bitte ignoriere die letzte Analyse.

Die letzte Analyse korrigieren

Passt die zuletzt vorgeschlagene oder bereits gerechnete Analyse nicht ganz, müssen Sie nicht die ganze Frage neu formulieren — eine kurze, gezielte Korrektur im Chat genügt. Das funktioniert sowohl bei einer noch offenen Bestätigungskarte als auch bei einem bereits fertigen Ergebnis:

• Ändere 'alter' als abhängige in 'geschlecht'.Tauscht die Zielgröße — die bisherige AV wird automatisch als mögliche unabhängige Variable verfügbar. Passt die bisherige Methode nicht mehr zum neuen Variablentyp, wechselt kondeor.ai automatisch mit (siehe „Warum diese Methode?“, A3)
• Ohne 'alter'.Entfernt eine oder mehrere Variablen aus der Analyse, der Rest bleibt bestehen
• Auch mit 'geschlecht'.Ergänzt eine zusätzliche Variable, ohne die bisherigen zu entfernen — lässt sich mit „ohne“ auch kombinieren
• Nur mit 'alter' und 'geschlecht'.Ersetzt die bisherige Auswahl vollständig durch eine neue, geschlossene Liste
• 'einkommen' anstelle von 'alter'.Ersetzt gezielt eine Variable durch eine andere

Bezieht sich eine Korrektur nicht eindeutig auf eine bereits gestellte Frage (z.B. wenn Sie zwischendurch etwas ganz anderes gefragt haben), erkennt kondeor.ai das in aller Regel selbst und behandelt Ihre Nachricht stattdessen als neue, eigenständige Frage.

Analyseplan & Batch-Modus

Für strukturiertes Arbeiten (z.B. eine vorbereitete Fragebogen-Auswertung) können Sie mehrere Analysefragen als Analyseplan hinterlegen und im Batch-Modus alle auf einmal durchlaufen lassen — beides ab dem Pro-Plan verfügbar.

Analyseplan automatisch erstellen lassen

Über den Toolbar-Button „Analyseplan" beschreiben Sie Ihre Forschungsfrage in eigenen Worten — kondeor.ai schlägt daraus einen vollständigen Plan vor, jede Teilfrage bereits im korrekten kondeor.ai-Format:

• Kontextfragen (nur bei Bedarf): Bevor der Plan entsteht, stellt kondeor.ai bei Bedarf ein bis drei Fragen, die den gesamten Plan betreffen — z.B. ob die Untersuchung eher explorativ oder hypothesengeleitet ist. Nicht jede Forschungsfrage braucht das; oft geht es direkt weiter zum Plan.
• Der Plan selbst: Jede vorgeschlagene Analyse erscheint als eigene Karte (Titel, Frageformulierung, H0/H1, kurze Begründung, warum genau diese Methode zur Forschungsfrage passt, sowie eine Konfidenz-Einschätzung). Ist sich kondeor.ai bei einer einzelnen Analyse unsicher — z.B. welche von zwei plausiblen Variablen gemeint ist —, erscheint eine anklickbare Auswahl direkt auf dieser Karte; die Analyse wird erst nach Ihrer Entscheidung final formuliert, der Rest des Plans bleibt davon unberührt.

Mit „⚡ In Batch laden" übernehmen Sie den fertigen Plan direkt in den Batch-Modus, oder laden ihn über „⬇ .md laden" als Datei herunter.

Batch-Modus

Im Batch-Fenster steht eine Analysefrage pro Zeile — entweder aus dem Analyseplan übernommen oder manuell eingetippt:

• Vergleiche 'alter' zwischen 'geschlecht' = 0 und 'geschlecht' = 1
  Vergleiche 'zufges' zwischen 'geschlecht' = 0 und 'geschlecht' = 1
  Korrelation zwischen 'alter' und 'zufges'Mehrere Fragen im Batch-Feld, eine pro Zeile — kondeor.ai arbeitet sie der Reihe nach ab

kondeor.ai sammelt die Einzelergebnisse und erstellt anschließend auf Wunsch eine KI-gestützte Gesamtinterpretation über alle Analysen hinweg — mit vier festen Abschnitten (wesentliche Befunde, nicht-signifikante Ergebnisse, Gesamtbild, methodische Hinweise) sowie einer separaten Hypothesenbilanz: Für jede Analyse mit H0/H1 wird ausgewiesen, ob die Hypothese bestätigt, nicht bestätigt oder uneindeutig ist — inklusive des Falls „signifikant, aber in die falsche Richtung", der bei einer reinen p-Wert-Prüfung sonst als „bestätigt" durchgehen würde.

Nach dem Batch-Durchlauf steht zusätzlich „🔬 Weitere Analysen vorschlagen" zur Verfügung: kondeor.ai schaut sich die tatsächlichen Ergebnisse (nicht nur die ursprüngliche Forschungsfrage) an und schlägt daraus sinnvolle Anschlussanalysen vor — im selben Kartenformat wie der ursprüngliche Plan (Titel, Frageformulierung, H0/H1, Begründung, Konfidenz), inklusive anklickbarer Auswahl bei Unsicherheit. Die Vorschläge landen als normale Chat-Nachricht, nicht automatisch im Batch-Feld — Sie entscheiden selbst, welche davon Sie übernehmen.

Teilstichproben-Filter

Sie können eine Analyse auf eine Teilstichprobe beschränken, ohne den Datensatz selbst zu verändern — der Filter wird pro Sitzung gesetzt und ist jederzeit sichtbar/entfernbar. Unterstützt werden:

• Beschränke die Analyse auf 'alter' > 40 UND 'geschlecht' = 1Mehrere Bedingungen, verknüpft mit UND
• Beschränke die Analyse auf 'urlaubsart' = 1 ODER 'urlaubsart' = 3Mehrere Bedingungen, verknüpft mit ODER
• Beschränke die Analyse auf Fälle ohne fehlenden Wert bei 'zufges'Fehlend/nicht fehlend als eigene Bedingung, ganz ohne Wertangabe
• Beschränke die Analyse auf Fälle, in denen 'einkommen' größer ist als 'ausgaben'Spaltenübergreifender Vergleich statt eines festen Werts

In der Datenansicht werden weggefilterte Zeilen dezent rot markiert, statt einfach zu verschwinden — so behalten Sie den Überblick, was der Filter tatsächlich ausschließt.

Variablen transformieren

Neue Variablen berechnen, Kategorien bilden oder Werte rekodieren — entweder über den Transformieren-Dialog oder direkt in natürlicher Sprache:

• Logarithmiere 'einkommen' und bilde daraus 3 Gruppen.Mehrere verkettete Operationen in einer Anfrage werden unterstützt
• Bilde einen Rang aus 'testergebnis', getrennt nach 'klasse'.Rangbildung — kleinster Wert = Rang 1, Bindungen erhalten den Mittelwert-Rang

kondeor.ai zeigt das Ergebnis immer zuerst als Vorschau — nichts wird automatisch übernommen. Erst ein Klick auf „Anwenden" schreibt die neue Variable tatsächlich in den Arbeitsdatensatz.

Transformationen als Rezept speichern: Gerade bei komplexeren Formeln oder mehreren verketteten Schritten lohnt es sich, sie nicht jedes Mal neu einzutippen. Im Transformieren-Dialog steht dafür „💾 Als Rezept sichern" zur Verfügung — ein Rezept ist einfach die aktuell zusammengestellte Operation bzw. Operationskette unter einem selbst gewählten Namen. Gespeicherte Rezepte lassen sich jederzeit über die Dropdown-Auswahl im selben Dialog laden, vor dem Ausführen bearbeiten und entweder unter demselben Namen aktualisieren oder als neues Rezept sichern. Rezepte sind bewusst projektübergreifend gespeichert — wie eine persönliche Formel-Bibliothek, die sich auch auf andere Datensätze anwenden lässt. Referenziert ein geladenes Rezept eine Variable, die im aktuellen Datensatz nicht existiert (z.B. weil sie anders heißt), wird das direkt in der Karte sichtbar markiert, statt es stillschweigend zu verwerfen.

Vier weitere Operationen stehen im Transformieren-Dialog zur Verfügung:

• Häufigkeit zählen — z.B. „wie viele von 5 Items wurden bejaht": pro Zeile wird gezählt, wie viele frei wählbare Bedingungen (je Variable eine eigene) erfüllt sind
• Fehlende Werte ersetzen — Mittelwert, Median oder Modus, optional getrennt nach Gruppen (z.B. Einkommen-Mittelwert je Region); die Original-Variable mit ihren fehlenden Werten bleibt dabei unverändert erhalten, optional zeigt eine zweite Spalte an, welche Zellen ersetzt wurden. Für mehr als vereinzelte fehlende Zellen empfiehlt sich stattdessen Multiple Imputation, siehe B9
• Rangbildung — kleinster Wert = Rang 1, Bindungen (gleiche Werte) erhalten den Mittelwert-Rang, optional getrennt nach Gruppen
• Wide ↔ Long umstrukturieren — für Messwiederholungsdaten: aus mehreren Zeitpunkt-Spalten (z.B. angst_t1, angst_t2, angst_t3) eine Zeile pro Person und Zeitpunkt machen, oder umgekehrt. Wird u.a. als Vorbereitung für eine Mehrebenenanalyse (Mixed Models) gebraucht — die erwartet eine Zeile pro Beobachtung.

Stichprobenrechner (Power-Planung)

Unter dem Chat-Fenster finden Sie einen Online-Rechner für den notwendigen Stichprobenumfang — unmittelbar nutzbar, ganz ohne KI-Anfrage. Zwei getrennte Reiter, je nach Fragestellung:

• Power-basiert — für Gruppenvergleiche und Zusammenhangstests: wie viele Fälle brauche ich, um einen angenommenen Effekt mit einer bestimmten Teststärke zu entdecken? Abgedeckt sind t-Test, ANOVA, Korrelation, Chi-Quadrat, Proportionen, Regression und Mediation.
• Genauigkeit-basiert — für die klassische Vorab-Planung einer Erhebung (z.B. Umfrage), ganz ohne Hypothesentest: wie viele Fälle brauche ich, um einen Anteil oder Mittelwert mit einer bestimmten Fehlerspanne zu schätzen? Optional mit Korrektur für kleine oder bekannte Grundgesamtheiten.

Für komplexere Designs (z.B. mehrfaktorielle ANOVA, Sensitivitätsanalysen) empfiehlt sich ergänzend G*Power.

APA-Check

Für Lektor:innen und alle, die publizierte Kennwerte gegenprüfen möchten: Kopieren Sie einen berichteten Statistik-Wert direkt in das Analysefrage-Feld — kondeor.ai erkennt das Muster automatisch und prüft die interne Konsistenz.

• t(38) = -0.71, p = .481kondeor.ai berechnet den p-Wert aus Statistik und Freiheitsgraden nach und meldet, ob er zur Rundungsabweichung, Entscheidungsfehler oder konsistent passt

Unterstützt: t-Test, F (ANOVA), Chi², Korrelation r, z, Mann-Whitney-U, Kruskal-Wallis-H, Wilcoxon. Standardmäßig eine reine Konsistenzprüfung der berichteten Werte untereinander, ganz ohne Datensatz. Ist zusätzlich ein Datensatz geladen, können Sie einzelne Kennwerte direkt gegen die tatsächlichen Daten nachrechnen lassen.

Ergebnisse in den Datensatz übernehmen

Bei mehreren Methoden (Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Regression, Diskriminanzanalyse, latente Klassenanalyse) können Sie die berechneten Werte — z.B. Faktorwerte, Clusterzugehörigkeit oder Residuen — per Klick als neue Spalte(n) in den Arbeitsdatensatz übernehmen. Bei Faktorenanalyse/Cluster geschieht das mit den aktuell im Dashboard eingestellten Parametern (z.B. nach Ändern der Rotation oder der Clusteranzahl); bei den übrigen Methoden direkt aus dem Analyseergebnis.

Den erweiterten Datensatz laden Sie danach über den Toolbar-Button „Datensatz exportieren" herunter (immer als .sav-Datei, unabhängig vom Ursprungsformat).

👍/👎 zur Methodenwahl

Am Ergebnis-Dashboard finden Sie neben der vorgeschlagenen Methode zwei kleine Daumen-Symbole. Ein Klick gibt anonym Rückmeldung, ob die automatisch vorgeschlagene Methode zu Ihrer Frage gepasst hat — das hilft uns, die automatische Methodenwahl laufend zu verbessern. Sie können Ihre Rückmeldung jederzeit ändern, indem Sie einfach den anderen Daumen anklicken.

Bevor Sie bewerten, lohnt ein Blick auf „Warum diese Methode?“ direkt auf der Bestätigungskarte (siehe A3) — dort erklärt kondeor.ai bereits, warum genau diese Methode vorgeschlagen wurde, oft hilfreich, um die eigene Einschätzung einzuordnen.

Details zur anonymen Verarbeitung dieser Rückmeldung finden Sie in der Datenschutzerklärung, Punkt 3.4.

Dateien zusammenfügen

Zwei Datensätze zu einem zusammenführen — z.B. eine zweite Erhebungswelle anhängen oder zusätzlich erhobene Variablen über eine gemeinsame ID einspielen. Über den Toolbar-Button „🔗" öffnet sich ein eigener Dialog:

• Fälle hinzufügen — die zweite Datei wird als zusätzliche Zeilen angehängt (z.B. eine weitere Erhebungswelle mit denselben Variablen).
• Variablen hinzufügen — die zweite Datei wird über eine ID-Spalte auf beiden Seiten mit dem aktuellen Datensatz verknüpft (z.B. zusätzliche Messzeitpunkt-Variablen zu bereits vorhandenen Fällen).

kondeor.ai gleicht die Spaltennamen beider Dateien automatisch ab — auch bei abweichender Schreibweise oder Sprache (z.B. „geschlecht" und „gender" werden erkannt). Bei Unsicherheit wird nichts automatisch entschieden: eine Zuordnungstabelle zeigt jeden Vorschlag mit einem Dropdown zum Überprüfen und Überschreiben, bevor irgendetwas geschrieben wird.

Bei „Variablen hinzufügen" wird die ID-Spalte zusätzlich tolerant abgeglichen: Schreibweisen wie P07, p7 und 007 werden als dieselbe Person erkannt (Groß-/Kleinschreibung, führende Nullen und Sonderzeichen spielen keine Rolle). Fälle, die nur in der zweiten Datei vorkommen, werden als neue Zeile aufgenommen, statt verworfen zu werden — die dann fehlenden Spalten aus Ihrem ursprünglichen Datensatz bleiben leer.

Strukturgleichungsmodelle, Multiple Imputation & Wachstumskurven

Drei fortgeschrittene Erweiterungen, die alle nach demselben Prinzip funktionieren: kondeor.ai schlägt anhand Ihrer Frage eine Konfiguration vor, zeigt sie in einer Bestätigungskarte und rechnet erst nach einem Klick auf „Anwenden"/„Rechnen" — nichts läuft automatisch im Hintergrund.

Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) & Strukturgleichungsmodelle (SEM)

• Konfirmatorische Faktorenanalyse mit den Items item1, item2, item3 für den Faktor Zufriedenheit.
• Strukturgleichungsmodell: Faktor Zufriedenheit aus item1-item3, Faktor Bindung aus item4-item5, Zufriedenheit wirkt auf Bindung.Kombinierte Mess- und Strukturmodelle werden unterstützt

Die Bestätigungskarte zeigt die vorgeschlagene Faktor-/Pfadstruktur lesbar an und die rohe lavaan-Syntax in einem editierbaren Textfeld — Sie können die Syntax direkt korrigieren oder eigene Kovarianzen/Faktoren zweiter Ordnung ergänzen, statt auf die automatische Zuordnung angewiesen zu sein. Eine Checkbox erlaubt die Wahl zwischen Listwise (nur vollständige Fälle, Standard) und FIML (Full Information Maximum Likelihood — nutzt alle verfügbaren Werte, keine Zeile wird verworfen; methodisch der Listwise-Löschung überlegen, sofern die Werte zufällig fehlen).

Multiple Imputation

Anders als das einfache „Fehlende Werte ersetzen" im Transformieren-Dialog (siehe B4 — ein einzelner Ersatzwert je fehlender Zelle) erzeugt Multiple Imputation fünf vollständige, plausibel imputierte Versionen des Datensatzes, rechnet die Analyse auf jeder einzeln und führt die fünf Ergebnisse nach Rubins Regeln zu einem einzigen, die Imputationsunsicherheit korrekt berücksichtigenden Ergebnis zusammen — methodisch der Standardansatz bei fehlenden Werten, sofern mehr als nur vereinzelte Zellen betroffen sind.

Verfügbar für t-Test, Pearson-Korrelation und lineare Regression: nach jeder dieser drei Analysen erscheint am Dashboard ein Button „Mit Multiple Imputation neu rechnen" — die vorhandenen Variablen werden automatisch übernommen, kein erneutes Beschreiben der Analyse nötig. Enthält die Analyse gar keine fehlenden Werte, meldet kondeor.ai das kurz zurück, statt sinnlos zu rechnen.

Wachstumskurvenmodelle

• Wachstumskurvenmodell für 'stimmung' über die Zeit, gruppiert nach 'person_id'.
• Growth curve model for weight over time, grouped by patient_id.
• Quadratisches Wachstumskurvenmodell für 'punktzahl' über die Zeit, gruppiert nach 'person_id', kontrolliert für 'belastung' über die Zeit.Gekrümmter Verlauf + zeitvariierende Kovariate in einer Anfrage

Modelliert den Verlauf eines Messwerts über wiederholte Messzeitpunkte hinweg — auf zwei Arten gleichzeitig: als Mehrebenenmodell (zufälliger Achsenabschnitt + zufällige Steigung je Person) und als latentes Wachstumsmodell (Strukturgleichungsmodell mit Intercept- und Steigungsfaktor). Die Bestätigungskarte zeigt Dropdowns für Personen-ID, Zeit, Messwert, Methode und Wachstumsform sowie eine Mehrfachauswahl für Kovariaten — alles aus Ihren Spaltennamen befüllt und vor dem Rechnen editierbar. Der Datensatz muss im Long-Format vorliegen (eine Zeile je Person und Zeitpunkt) — liegt er breit vor (z.B. stimmung_t1, stimmung_t2, stimmung_t3), zuerst mit „Wide ↔ Long umstrukturieren" (siehe B4) umformen.

Das Ergebnis zeigt sowohl die Kennwerte beider Modelle (falls beide angefordert) als auch eine Trajektorien-Grafik: dünne, individuelle Verläufe im Hintergrund plus eine fette Mittelwertkurve mit 95%-Konfidenzband — Kern des Features, nicht nur Beiwerk.

Wachstumsform: linear (Standard) oder quadratisch (ein zusätzlicher Krümmungsterm für einen sich abflachenden oder beschleunigenden Verlauf). Beim Mehrebenenmodell wird die Krümmung als Populations-Durchschnittswert geschätzt (kein individueller Krümmungs-Unterschied je Person — das wäre ein drittes Zufallseffekt-Level und würde bei üblichen Fallzahlen kaum zuverlässig konvergieren). Beim latenten Modell entsteht dafür ein dritter Faktor.

Zeitvariierende Kovariaten: bis zu 5 zusätzliche Variablen, die selbst über die Zeit gemessen wurden (z.B. „kontrolliert für Belastung über die Zeit") — nicht zu verwechseln mit einer zeitkonstanten Eigenschaft wie Geschlecht. Beim Mehrebenenmodell fließen sie als zusätzliche feste Effekte ein; beim latenten Modell wird ihr Einfluss auf jeden Messzeitpunkt einzeln, frei geschätzt (kein angenommener gleichbleibender Effekt über die Zeit).

Weitere fortgeschrittene Verfahren

Drei zusätzliche Pro-Verfahren, die wie SEM/CFA über eine Bestätigungskarte mit editierbaren Variablen-Dropdowns bedient werden:

Äquivalenztests (TOST)

Prüft statistisch, ob zwei Werte praktisch gleichwertig sind — anders als ein gewöhnlicher Test, der nur auf einen Unterschied prüft und ein nicht-signifikantes Ergebnis nicht als „gleich" interpretieren darf. TOST („Two One-Sided Tests") dreht die Logik um: die Nullhypothese ist der Unterschied, bestätigt wird die Äquivalenz.

• Äquivalenztest für 'punktzahl' zwischen 'gruppe' = 1 und 'gruppe' = 2, Äquivalenzgrenzen ±5.Zwei unabhängige Gruppen (Design „independent")
• Äquivalenztest für 'vorher' und 'nachher', Äquivalenzgrenzen ±0,3 in Cohen's d.Verbundene Messungen (Design „paired"), Grenzen wahlweise in Rohwerten oder standardisiert als Cohen's d

Zusätzlich verfügbar: Design „one_sample" (eine Stichprobe gegen einen festen Referenzwert). Die Äquivalenzgrenzen (untere/obere Grenze, um die herum ein Unterschied noch als vernachlässigbar gilt) müssen Sie inhaltlich begründet selbst festlegen — kondeor.ai schlägt keine automatischen Grenzen vor, da das eine fachliche Entscheidung ist.

Latente Klassenanalyse (LCA)

Identifiziert unbeobachtete Untergruppen (Klassen) in den Daten anhand von Antwortmustern über mehrere kategoriale Variablen hinweg — z.B. um aus mehreren Ja/Nein- oder Zustimmungsfragen Typen von Befragten herauszuarbeiten, ohne die Gruppen vorab selbst zu definieren.

• Latente Klassenanalyse mit 'item1', 'item2', 'item3', 'item4'.Mindestens zwei kategoriale Variablen nötig

Die Anzahl der Klassen wird automatisch anhand des BIC (Bayesian Information Criterion) aus mehreren getesteten Lösungen gewählt, kein manuelles Vorgeben eines K nötig — das Ergebnis zeigt eine Modellvergleichstabelle (AIC/BIC/Log-Likelihood je getesteter Klassenzahl) sowie die relative Größe jeder gefundenen Klasse. Die Klassenzugehörigkeit jedes Falls lässt sich wie bei Cluster-/Faktoranalyse direkt in den Datensatz übernehmen (siehe B7).

Moderierte & serielle Mediation

Baut auf der einfachen Mediation auf (X wirkt über einen Mediator M auf Y, ab Basis-Plan verfügbar), deckt aber zwei komplexere Modelle ab:

• Moderierte Mediation — der indirekte Effekt (X → M → Y) hängt selbst von einer vierten Variable W ab, entweder auf der ersten Stufe (W beeinflusst, wie stark X auf M wirkt) oder der zweiten Stufe (W beeinflusst, wie stark M auf Y wirkt).
• Serielle Mediation — zwei Mediatoren hintereinander (X → M1 → M2 → Y) statt nur einem.

• Moderierte Mediation: 'stress' wirkt über 'erschöpfung' auf 'kündigungsabsicht', moderiert durch 'unterstützung'.
• Serielle Mediation: 'training' wirkt über 'kompetenz' und 'selbstvertrauen' auf 'leistung'.

Mindestens 20 verwertbare Fälle (vollständige Werte auf allen beteiligten Variablen) sind für beide Verfahren nötig.

Zeitreihenanalyse

Deckt fünf zusammengehörige Verfahren für zeitlich geordnete Daten ab — jedes über eigene Schlüsselwörter in der Frage erreichbar:

• ARIMA-Prognose für 'umsatz' über die nächsten 6 Monate.Vorhersage mit Konfidenzintervall
• Gibt es einen Strukturbruch in 'besucherzahlen'?Chow-Test bei bekanntem Zeitpunkt, sonst automatische Bai-Perron-Mehrfachsuche nach dem wahrscheinlichsten Bruchpunkt
• Gibt es auffällige Zeitpunkte in 'tagesumsatz'?Ausreißererkennung, berücksichtigt Saisonalität (STL/Loess-Rest + IQR-robuste Schwelle)
• CUSUM-Test für 'produktionsmenge'.Prüft Parameterstabilität über die Zeit, ohne dass ein Bruchzeitpunkt vorher bekannt sein muss
• STL-Zerlegung von 'besucherzahlen'.Trend/Saison/Rest-Komponenten, liefert außerdem die saisonbereinigte Reihe als Grundlage für die anderen vier Verfahren

KI-Prognose (TiRex-2 Foundation-Modell)

Ergänzend zur klassischen ARIMA-Analyse steht optional eine KI-gestützte Zero-Shot-Prognose zur Verfügung — ein vortrainiertes Foundation-Modell (TiRex-2), das ohne eigenes Training auf Ihrem Datensatz arbeitet. Mit passendem Schlüsselwort in der Frage laufen beide Verfahren nacheinander, sodass Sie sie direkt vergleichen können:

• KI-Prognose für 'umsatz' über die nächsten 6 Monate.Läuft zusätzlich zur klassischen ARIMA-Analyse, beide Ergebnisse werden untereinander angezeigt

Exponential Smoothing (ETS)

Eigenständige Alternative zur klassischen ARIMA-Analyse — automatische Wahl der besten Fehler-/Trend-/Saison-Komponentenkombination (AICc-basiert). Anders als bei der TiRex-Vergleichsfunktion läuft hier nur Exponential Smoothing, nicht zusätzlich ARIMA:

• Exponential Smoothing für 'umsatz' über die nächsten 6 Monate.Auch "Holt-Winters" oder "ETS" als Formulierung erkannt

R-Code zum Nachbauen

Zu den häufigsten Methoden können Sie sich den passenden, direkt lauffähigen R-Code anzeigen lassen — um kondeor.ai gegenzuprüfen, oder um R nebenbei zu lernen. Einfach in der Frage danach fragen:

• Vergleiche 'note' nach 'gruppe'. Zeige mir auch den R-Code.Funktioniert bei jeder unterstützten Methode, nicht nur beim t-Test

Der Code enthält die passende Einlesezeile mit dem tatsächlichen Dateinamen Ihres Datensatzes (read.csv() bzw. haven::read_sav(), je nach Format) — laden Sie denselben Datensatz zusätzlich lokal in RStudio, läuft der Code dort unverändert.

Unterstützt: t-Test, ANOVA, Korrelation, lineare Regression, Chi-Quadrat, deskriptive Statistik, Mann-Whitney-U, Wilcoxon-Test, Kruskal-Wallis-Test.

Verfahren im Überblick

Nennen Sie die Methode direkt, oder stellen Sie eine allgemeine Textanalyse-Anfrage — kondeor.ai fragt dann nach Spaltenauswahl und Methode:

• Mache eine Textanalyse mit Grounded Theory.
• Führe eine Inhaltsanalyse nach Mayring durch.

Diese Funktionen sind aktuell ab dem Pro-Plan verfügbar. Details zu allen Verfahren: kondeor.at/de/portfolio/statistik-ki/methoden.

Mehrere Textspalten gemeinsam analysieren

Ja, kondeor.ai kann das automatisch — ein manuelles Zusammenkopieren mehrerer offener Fragen in eine Spalte ist für die eigentliche Analyse nicht nötig. Werden im Datensatz mehrere Freitext-Spalten erkannt, fragt kondeor.ai vor Beginn der Analyse aktiv nach:

• ALLEAlle erkannten Freitext-Spalten gemeinsam analysieren (übergreifende Analyse)
• NUR oe2_verbesserungNur eine bestimmte Spalte analysieren

Alternativ können Sie die gewünschten Spaltennamen auch direkt in Ihrer ersten Frage nennen — kondeor.ai erkennt sie automatisch, ohne die Rückfrage zu stellen. Gibt es nur eine einzige Freitext-Spalte im Datensatz, wird sie automatisch gewählt.

Bei „ALLE" werden die Texte aus allen gewählten Spalten für die Analyse gemischt (nicht spaltenweise nacheinander) — so erkennt die KI keine künstlichen Muster allein aus der Spaltenreihenfolge. Die interaktive Prüfung und der Kategorien-Export (siehe unten) funktionieren seit Kurzem auch bei mehreren gemeinsam analysierten Textspalten — ein manuelles Zusammenkopieren ist für keinen Teil des Ablaufs mehr nötig.

Grenzen: Fallzahl bei Textanalysen

Textanalysen haben aus Kosten- und Zeitgründen eine Obergrenze an Textbausteinen für die Haupt-Analyse. Die Zwei-Modell-Reliabilitätsprüfung hat seit Kurzem keine feste Obergrenze mehr — bei größeren Fallzahlen läuft sie automatisch im Hintergrund weiter (siehe unten).

Bei induktiven Verfahren (A, D, E, F) wird das Kategoriensystem bei sehr großen Fallzahlen auf einer repräsentativen Stichprobe entdeckt (aktuell rund 220 Texteinheiten) und anschließend auf alle Antworten angewendet — Kategoriensysteme sättigen erfahrungsgemäß deutlich vor der vollen Fallzahl. Bei Sentiment (C) sowie bei vorgegebenen Kategorien (B) entfällt dieser Zwischenschritt, da dort kein neues Kategoriensystem entdeckt werden muss.

Dual-Model-Reliabilitätsprüfung

Bei Sentiment (C), induktiver Kategorienbildung (A), Mayring (E) und Grounded Theory (F) sowie bei deduktiver Kategorienbildung (B) läuft zusätzlich zur eigentlichen Analyse eine zweite, unabhängige Klassifikation durch ein zweites KI-Modell (Mistral) im Hintergrund. Der Vergleich zwischen beiden Modellen liefert:

• Cohen's Kappa (bei Sentiment) bzw. Jaccard-Ähnlichkeit (bei Kategorien-Mehrfachzuordnung) als Übereinstimmungsmaß
• Eine Liste der abweichenden Fälle, in denen sich beide Modelle nicht einig waren

Das funktioniert wie eine zweite, unabhängige Codierer-Perspektive — ähnlich einer Interrater-Reliabilität mit zwei menschlichen Codierer:innen, nur automatisiert.

Bei Grounded Theory (F) kommt zusätzlich ein Kernkategorie-Vergleich hinzu (Selektives Kodieren): Beide Modelle schlagen unabhängig voneinander eine Kernkategorie vor, kondeor.ai zeigt die Ähnlichkeit der beiden Beschreibungen per Embedding-Vergleich als Prozentwert an. Das ist bewusst kein formales Reliabilitätsmaß wie Kappa oder Jaccard, sondern nur ein Hinweis, wie nah die beiden vorgeschlagenen theoretischen Schwerpunkte beieinanderliegen — und läuft unabhängig vom übrigen Kategorien-Matching, auch wenn dieses aus irgendeinem Grund nicht möglich sein sollte.

Bei größeren Fallzahlen (ab ca. 250 Texteinheiten insgesamt): Die Prüfung läuft automatisch im Hintergrund weiter, während Sie bereits mit der eigentlichen Analyse weiterarbeiten können. Ein kurzer Statushinweis im Chat zeigt den Fortschritt an; das Ergebnis (Kappa/Jaccard sowie ggf. die Karte für abweichende Fälle, siehe unten) erscheint automatisch als neue Nachricht, sobald die Prüfung fertig ist — je nach Fallzahl meist nach ein bis wenigen Minuten. Über „⏹ Abbrechen" direkt neben dem Statushinweis lässt sich der Hintergrundlauf jederzeit stoppen.

Interaktive Prüfung & Kategorien-Export

Nach der Reliabilitätsprüfung können Sie abweichende Fälle direkt in einer interaktiven Karte durchgehen und final entscheiden — übereinstimmende Fälle werden automatisch übernommen. Am Ende übernehmen Sie das Ergebnis mit einem Klick als neue Spalte(n) direkt in den Datensatz — kein Download-Umweg mehr nötig (siehe nächstes Kapitel).

Das funktioniert seit Kurzem auch, wenn Sie mehrere Textspalten gemeinsam analysiert haben (Auswahl „ALLE" oder mehrere genannte Spalten): Stammt ein abweichender Fall aus mehreren analysierten Spalten, zeigt die Karte bei jedem Fall ein kleines Spalten-Kürzel an, damit klar ist, aus welcher ursprünglichen Frage die Antwort stammt. Bei nur einer analysierten Spalte bleibt die Karte wie gewohnt ohne diesen Zusatz.

Export bei mehreren Textspalten: kondeor.ai legt pro Kategorie und Quellspalte eine eigene Spalte an (z.B. kat_zufriedenheit__frage1 und kat_zufriedenheit__frage2), statt beide Antworten in einer Spalte zu vermischen — eine Zeile kann schließlich in Frage 1 anders kategorisiert sein als in Frage 2. Bei nur einer analysierten Spalte bleibt die Spaltenbenennung unverändert wie bisher (kat_zufriedenheit, ohne Zusatz).

Fehlende Antworten werden dabei korrekt als „kein Wert" (NA) exportiert, nicht als „0" — eine leere Zelle in Frage 2 bedeutet schließlich nicht, dass die Person „nicht in dieser Kategorie" ist, sondern schlicht, dass sie diese Frage nicht beantwortet hat. „0" heißt bei kondeor.ai immer: die Antwort wurde geprüft und liegt nachweislich nicht in dieser Kategorie.

Kategorien in den Datensatz übernehmen

Ein Klick auf „In Datensatz übernehmen" fügt die neuen kat_*-Spalten direkt in den Arbeitsdatensatz dieser Sitzung ein — kein Herunterladen und erneutes Hochladen mehr nötig. Die neuen Spalten sind sofort für jede Folgeanalyse nutzbar (z.B. eine Kreuztabelle direkt im Anschluss) und landen automatisch im nächsten „Datensatz exportieren".

Wollen Sie mehrere offene Fragen nacheinander kategorisieren, schließen Sie die nächste Textanalyse einfach an und übernehmen sie ebenfalls — alle kat_*-Spalten sammeln sich im selben Arbeitsdatensatz (alternativ: mehrere Spalten direkt gemeinsam in einem Durchlauf analysieren, siehe oben — dann reicht ein einziges Übernehmen).

Die neuen Kategorien-Spalten verhalten sich danach wie jede andere nominale Variable — z.B. für Kreuztabellen oder Gruppenvergleiche nutzbar.

Mehrfachantwortenset: kondeor.ai bündelt die kat_*-Spalten einer Kategorisierung beim Übernehmen automatisch zu einem sogenannten Mehrfachantwortenset (SPSS-Pendant: „Mehrfachantworten definieren") — bei mehreren offenen Fragen im selben Chat entsteht entsprechend je ein Set pro Frage. Für SPSS-Nutzer erscheint danach ein zusätzlicher Toolbar-Button für eine kleine Syntax-Datei (.sps), die das Set beim einmaligen Ausführen in SPSS anlegt.

Technischer Hinweis: SPSS-Dateien können ein Mehrfachantwortenset nicht direkt beim Export mitbekommen (Einschränkung der zugrunde liegenden Bibliothek, unabhängig von kondeor.ai) — die Syntax-Datei muss einmalig in SPSS ausgeführt werden. Wer das Set dauerhaft in der .sav-Datei verankern möchte, speichert die Datei danach in SPSS erneut.

Häufigkeitsauswertung direkt in kondeor.ai: Statt SPSS zu bemühen, fragen Sie einfach im Chat danach — z.B. „Mehrfachantworten auswerten" oder „Häufigkeit der Mehrfachantworten". kondeor.ai liefert eine Tabelle mit Anzahl, Prozent der Antworten und Prozent der Fälle je Kategorie (SPSS-Konvention: „Fälle" bezieht sich auf alle Personen mit mindestens einer gültigen Antwort im Set, nicht auf den Gesamt-N). Gibt es mehrere Sets im selben Chat, können Sie den Namen der jeweiligen offenen Frage in der Frage nennen (z.B. „Häufigkeit für Zufriedenheit auswerten"); ohne Nennung werden alle vorhandenen Sets angezeigt. Diese Auswertung ist eine reine Zählung ohne KI-Aufruf — sie kostet keine Credits.

Ein Ergebnis in einen Bericht speichern

Unter jeder Auswertung (quantitativ wie qualitativ) finden Sie den Button „In Bericht speichern". Damit können Sie:

• Die Analyse zu einem bestehenden Bericht hinzufügen, oder einen neuen Bericht anlegen
• Beim Anlegen eines neuen Berichts optional ein eigenes Markenprofil auswählen (siehe D1b) — ohne Auswahl erscheint der Bericht im Standard-kondeor.ai-Design
• Optional einen Titel für diese eine Analyse und eine Analysten-Notiz (Hinweis für den Kunden) hinterlegen

Ein Bericht sammelt so über Zeit mehrere Analysen — ideal, um am Ende eines Projekts eine vollständige Auswertung an einem Ort zu haben.

Berichte (Einzel- wie Gesamtberichte) sind aktuell ab dem Basis-Plan verfügbar.

Eigene Markenprofile für Berichte

Statt dem Standard-kondeor.ai-Design können Berichte und Gesamtberichte ein eigenes Markenprofil verwenden — mit eigenem Logo, eigenem Kopf-/Fußzeilentext und einem hellen oder dunklen Farbschema für Kopf- und Fußzeile. Der restliche Berichtsinhalt (Tabellen, Grafiken) bleibt bewusst einheitlich gestaltet.

• Ein Markenprofil wird einmal angelegt und lässt sich danach auf beliebig viele eigene Berichte und Gesamtberichte anwenden — beliebig viele eigene Profile sind möglich (z.B. für mehrere Kund:innen)
• Eine spätere Änderung am Profil (z.B. neues Logo) wirkt sofort auf alle Berichte, die es verwenden
• Ohne eigenes Logo wird stattdessen ein sauber gesetzter Schriftzug mit dem eingegebenen Kopfzeilentext gezeigt
• Optional lässt sich der Hinweis „powered by kondeor.ai" in der Fußzeile gegen eine einmalige Zusatzgebühr ausblenden

Verwaltung über „🎨 Markenprofile" neben „Meine Berichte". Das Anlegen eines Markenprofils sowie das Ausblenden des „powered by"-Hinweises kosten Credits (einmalig pro Profil, danach unbegrenzt wiederverwendbar) — die genaue Anzahl sehen Sie beim Anlegen direkt in der App.

Den Einzelbericht ansehen & exportieren

Ein gespeicherter Bericht (mit allen darin gesammelten Analysen) lässt sich als Ganzes ansehen und als HTML-Datei exportieren — inklusive interaktiver Grafiken. Für eine Druckversion bzw. PDF steht direkt im Bericht ein „🖨 Drucken / Als PDF speichern"-Button zur Verfügung, der die Druckfunktion des Browsers mit einem eigens dafür optimierten Layout (A4, saubere Seitenumbrüche) nutzt.

Ein Bericht lässt sich zudem mit einem Link teilen — Empfänger:innen sehen dann eine öffentliche, lesbare Ansicht ohne eigenen kondeor.ai-Zugang.

Mehrere Berichte zu einem Gesamtbericht kombinieren

Mehrere bereits veröffentlichte Einzelberichte lassen sich zu einem Gesamtbericht zusammenfassen — z.B. um mehrere Erhebungswellen oder Teilstudien eines Projekts an einem gemeinsamen Link zu bündeln. Jeder eingebundene Einzelbericht erscheint darin als eigener, umbenennbarer Tab.

• Über „🗄️ Gesamtberichte" (neben „Meine Berichte") einen neuen Gesamtbericht anlegen und einen Namen vergeben
• Beliebig viele der eigenen veröffentlichten Einzelberichte als Tabs hinzufügen — nur veröffentlichte Berichte stehen zur Auswahl, damit im geteilten Gesamtbericht kein Tab ins Leere führt
• Tabs per Drag & Drop umsortieren und einzeln umbenennen
• Der Gesamtbericht bekommt einen eigenen, separaten Freigabelink — die einzelnen Berichte bleiben zusätzlich über ihren eigenen Link weiterhin einzeln abrufbar

Wie beim Einzelbericht steht auch hier ein gemeinsamer „⬇ Als HTML-Datei speichern"- und „🖨 Drucken / Als PDF speichern"-Button zur Verfügung, der alle Tabs erfasst.

Wird ein bereits eingebundener Einzelbericht nachträglich wieder auf Entwurf gesetzt, verschwindet sein Tab im veröffentlichten Gesamtbericht automatisch (statt einen kaputten Link zu zeigen) — er taucht wieder auf, sobald der Einzelbericht erneut veröffentlicht wird.

In der Verwaltungsansicht sehen Sie außerdem, wie oft der Gesamtbericht insgesamt aufgerufen wurde und wie oft jeder einzelne Tab tatsächlich angeklickt wurde (nicht nur mitgeladen) — ein reiner Zähler, keine Detail-Historie einzelner Aufrufe.

Video-Zusammenfassung

Statt (oder zusätzlich zu) Text kann kondeor.ai eine Ergebnis-Zusammenfassung auch als kurzes Sprecher-Video erzeugen — z.B. für eine Präsentation in einer Lehrveranstaltung oder vor dem Management. Ein „🎬"-Button erscheint an mehreren Stellen:

• Nach einer Theorie-Antwort — fasst das Wesentliche des erklärten Konzepts zusammen
• Nach einer Analyse — beantwortet direkt die Frage, die zur Analyse geführt hat
• Nach Analyse und zugehöriger Theorie-Anfrage — kombiniert beides zu einem gemeinsamen Video
• Bei einem Projekt-Bericht bzw. Batch-Bericht — fasst mehrere Analysen zu einer Synthese zusammen

Jedes Video ist standardmäßig auf ca. 3 Minuten ausgelegt — über zwei Dropdown-Felder neben dem „🎬"-Button lassen sich Dauer (30 Sek. bis 3 Min. in fünf Stufen) und Format (16:9 Querformat oder 9:16 Hochformat, z.B. für Instagram) individuell wählen. Da ein Sprecher-Avatar Formeln, exakte Statistik-Werte und griechische Buchstaben schlecht wiedergeben kann, formuliert kondeor.ai den Inhalt eigens dafür um — Ergebnisse werden qualitativ beschrieben (z.B. „ein kleiner, statistisch signifikanter Unterschied") statt als Zahl vorgelesen.

Bevor das eigentliche Video erzeugt wird, zeigt kondeor.ai Ihnen das generierte Sprecher-Skript in einem bearbeitbaren Textfeld — Sie können Formulierungen anpassen, bevor die Video-Erstellung startet.

Ein fertiges Video lässt sich per Klick herunterladen oder in Ihrem persönlichen Ordner „Videos" speichern (nur für Sie sichtbar). Wichtig: Der Video-Link ist über den Anbieter nur ca. 7 Tage gültig — laden Sie das Video herunter, wenn Sie es dauerhaft behalten möchten; das Speichern des Links allein reicht nicht.

In einem gespeicherten Projekt-Bericht können Sie zusätzlich einen YouTube-Link hinterlegen (eigener Upload oder Link zu einem angezeigten kondeor.ai-Video), der dann direkt im Bericht eingebettet wird.

Der Video-Verbrauch richtet sich nach Ihrem aktuellen Credit-Kontingent (siehe Plan-Vergleich) — ein Video kostet spürbar mehr als eine einzelne Analyse, da es über einen externen Anbieter erzeugt wird.

Plan-Vergleich

Jeder Plan enthält ein monatliches Credit-Kontingent (rollierendes 30-Tage-Fenster ab dem ersten Login, kein Übertrag in den nächsten Zyklus). Jede Analyse verbraucht Credits — wie viele, hängt von der Methode ab: eine einfache Analyse (z.B. t-Test, Korrelation) kostet wenig, aufwendigere Verfahren (z.B. Regression, Faktorenanalyse) mehr, und rechenintensive Verfahren mit Kreuzvalidierung oder breiter Modellsuche (z.B. Random Forest, Regularisierung, Zeitreihenanalyse) oder eine qualitative Textanalyse am meisten. Ein Einzelbericht (Anlegen, Analysen hinzufügen, ansehen, exportieren) kostet nichts; ein Gesamtbericht (siehe D1b) sowie das Anlegen eines eigenen Markenprofils kosten dagegen Credits — die genauen Zahlen sehen Sie direkt beim jeweiligen Anlegen in der App. Das erneute Anzeigen bereits gerechneter Ergebnisse kostet ebenfalls nichts. Die tatsächlich verbrauchten Credits werden direkt bei jedem Analyseergebnis angezeigt; den aktuellen Kontostand zeigt das Symbol oben in der Kopfzeile, die genauen Kontingente und Preise pro Plan finden Sie jederzeit aktuell unter „Plan upgraden" in der App.

Eine Ausnahme von der Regel „kein Übertrag": Wechseln Sie zwischen den Plänen (Upgrade oder Downgrade), verfällt ein zu diesem Zeitpunkt noch vorhandenes Rest-Kontingent nicht — es wird in den mit dem Wechsel neu beginnenden 30-Tage-Zyklus übernommen. Ab diesem neuen Zyklus gilt die normale Regel wieder: Ungenutztes verfällt zum nächsten Zyklusende, genau wie bei jedem regulären Monatskontingent. Zugekaufte Credits (siehe E5) sind davon unabhängig und bleiben ohnehin bis zum Ende Ihres Abos gültig.

Rechnungen & Zahlung

Zahlungen laufen über Mollie (SEPA, Kreditkarte u.a.), Rechnungen werden automatisch erstellt und stehen in Ihrem Konto zum Download bereit. Unternehmen mit gültiger EU-UID-Nummer aus dem Ausland profitieren automatisch vom Reverse-Charge-Verfahren (0 % MwSt., wird über VIES geprüft) — Privatpersonen und österreichische Unternehmen zahlen den regulären Satz von 20 %.

Kündigung vs. Widerruf

Das sind zwei rechtlich unterschiedliche Dinge:

Details siehe § 12 (Kündigung) und § 13 (Rücktrittsrecht) der AGB.

Beides ist etwas anderes als das Löschen des Kontos (E7): eine Kündigung beendet Ihr Abo, lässt Ihr Konto und Ihre Daten aber bestehen.

AGB, Datenschutz & Auftragsverarbeitung

Die vollständigen rechtlichen Dokumente (AGB, Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitungsvertrag) finden Sie gesammelt auf einer eigenen Seite, jeweils in Deutsch und Englisch:

→ Rechtliches öffnen

Sind die europäischen Server kurzzeitig nicht erreichbar, fragen wir Sie, ob die Aufgabe stattdessen über einen Anbieter außerhalb der EU erledigt werden darf — das passiert nur mit Ihrer ausdrücklichen Zustimmung.

Ihr hochgeladener Datensatz wird während der Sitzung serverseitig bei unserem Hosting-Partner Mittwald (Deutschland) verschlüsselt zwischengespeichert und nach 12 Stunden Inaktivität automatisch gelöscht (siehe G3). Details dazu finden Sie in der Datenschutzerklärung, Punkt 3.3.

Von KI erzeugte Texte (z. B. Interpretationen, Berichte, Video-Skripte) können ein für Menschen nicht wahrnehmbares Wasserzeichen zur maschinellen Herkunftskennzeichnung enthalten — Inhalt und Lesbarkeit bleiben davon unberührt. Details dazu finden Sie in der Datenschutzerklärung, Punkt 3.8.

Zusätzliche Credits kaufen

Reicht das monatliche Credit-Kontingent einmal nicht aus, können Basis- und Pro-Kund:innen über den Button „+ Credits" in der Kopfzeile zusätzliche Credits dazukaufen — ein flexibles Paket (100 Credits), die Menge (1–20 Pakete) wählen Sie selbst.

Der wichtigste Unterschied zum monatlichen Kontingent: Zugekaufte Credits verfallen nicht am Zyklusende — sie bleiben gültig, solange Ihr Abo aktiv ist. Bei jeder Analyse wird zuerst das reguläre Monatskontingent verbraucht, erst wenn dieses aufgebraucht ist, greifen zugekaufte Credits.

Die Rechnungsadresse wird beim Zukauf aus Ihrer letzten Rechnung vorausgefüllt — Sie können sie bei Bedarf jederzeit überschreiben, etwa bei einer neuen UID-Nummer oder geänderten Adresse. Für jeden Zukauf wird wie beim Plan-Kauf eine reguläre Rechnung erstellt.

Passwort, Abmelden & Sprache

Passwort vergessen oder ändern: Im Anmeldefenster führt der Link „Passwort vergessen / ändern?" zu einem Feld für Ihre E-Mail-Adresse. Sie erhalten daraufhin eine E-Mail mit einem Link, der eine Stunde lang gültig ist; darüber vergeben Sie ein neues Passwort (mindestens 8 Zeichen). Denselben Weg nutzen Sie auch, wenn Sie Ihr Passwort einfach bewusst wechseln möchten — ein separates Formular dafür gibt es nicht.

Aus Sicherheitsgründen erhalten Sie immer dieselbe Bestätigung, unabhängig davon, ob zu der eingegebenen Adresse ein Konto besteht. So lässt sich über dieses Formular nicht herausfinden, wer bei kondeor.ai registriert ist. Kommt keine E-Mail an, prüfen Sie bitte den Spam-Ordner und die Schreibweise der Adresse.

Abmelden: Der Button „Abmelden" rechts oben in der Kopfzeile beendet Ihre Sitzung sofort. Zusätzlich werden Sie nach 12 Stunden automatisch abgemeldet (siehe G3 · Sitzung abgelaufen).

Sprache umstellen: Der Button „DE"/„EN" in der Kopfzeile schaltet zwischen Deutsch und Englisch um — und zwar sowohl die Oberfläche als auch die Sprache, in der Ihre Fragen beantwortet werden. Ihre Wahl wird im Browser gespeichert und beim nächsten Besuch wiederverwendet. Beim allerersten Aufruf richtet sich die Sprache nach Ihrer Browsereinstellung. Wird kondeor.ai in eine andere Seite eingebettet oder verlinkt, lässt sich die Sprache auch direkt über den Adresszusatz ?lang=de bzw. ?lang=en vorgeben.

Dieses Handbuch gibt es ebenfalls in beiden Sprachen — der Umschalter dafür sitzt links oben in der Seitenleiste.

Konto löschen

Sie können Ihr Konto jederzeit selbst und ohne Rückfrage löschen: „Info" öffnen, dann unten links im Fenster auf „Konto löschen". Zur Bestätigung geben Sie noch einmal Ihr Passwort ein — das schützt davor, dass jemand anderes an einem offen stehenden Bildschirm Ihr Konto entfernt.

Was gelöscht wird: Ihre hochgeladenen Datensätze, gespeicherten Analysen und Projekte, Ihr Fragenverlauf, Ihr Credit-Verlauf sowie Kurseinschreibungen und Lernfortschritte. Das geschieht sofort und ist nicht rückgängig zu machen — es gibt keine Wiederherstellungsfrist. Exportieren Sie also vorher, was Sie behalten möchten (siehe D3).

Was erhalten bleibt: Ihre Rechnungen. Für sie gilt eine gesetzliche Aufbewahrungspflicht von sieben Jahren (§ 132 BAO), die dem Löschanspruch nach Art. 17 DSGVO ausdrücklich vorgeht (Art. 17 Abs. 3 lit. b). Sie werden ausschließlich zu diesem Zweck aufbewahrt und für nichts anderes verwendet.

Sie erhalten anschließend eine Bestätigung per E-Mail. Eine neue Registrierung mit derselben Adresse ist jederzeit möglich — sie beginnt als vollständig neues Konto, alte Inhalte leben dadurch nicht wieder auf.

In zwei Fällen ist die Selbstbedienung gesperrt: Solange ein Abo läuft, kündigen Sie es bitte zuerst (siehe E3) und löschen das Konto nach Ende der bezahlten Periode — so löst das Löschen keinen Zahlungsvorgang aus. Und wenn Ihrem Konto eigene Kurse mit eingeschriebenen Teilnehmer:innen gehören, melden Sie sich bitte unter office@kondeor.ai, damit die Kurse vorher übergeben werden können.

Kurskatalog & Einschreibung

Über den Button „Kurse" sehen Sie alle öffentlichen, aktiven Kurse — mit Anzahl der Einheiten, Zugangsdauer (in Monaten ab Einschreibung) und Ersteller:in. Kostenlose Kurse schreiben Sie mit einem Klick direkt ein; kostenpflichtige Kurse führen zu einer Zahlung über Mollie (Einmalzahlung, keine Abo-Bindung).

Bereits eingeschriebene bzw. gekaufte Kurse sind im Katalog entsprechend markiert und führen direkt zu „Meine Kurse" statt zu einer erneuten Zahlung.

Meine Kurse: Einheiten & Fortschritt

Über „Meine Kurse" sehen Sie alle Kurse, in die Sie eingeschrieben sind, jeweils unterteilt in Einheiten. Jede Einheit hat einen Status:

• Gesperrt — noch nicht erreichbar, wird erst nach Bestehen der vorherigen Einheit freigeschaltet
• Offen — bereit zum Lernen
• Bestanden / Nicht bestanden — nach Abschluss der Prüfung, inklusive erreichter Punktzahl; bei Nicht-Bestehen ist ein erneuter Versuch möglich

Einheiten werden linear freigeschaltet — die erste Einheit ist nach Einschreibung sofort offen, jede weitere erst nach bestandener Prüfung der vorherigen.

Lernschritte

Innerhalb einer offenen Einheit erstellt kondeor.ai zunächst einen strukturierten Lernplan (3–5 Schritte, passend zur Einheit und einem optionalen Hinweis der Kursleitung) und führt Sie danach Schritt für Schritt hindurch. Jeder Schritt liefert eine ausführliche Erklärung (ca. 200–350 Wörter) mit alltagsnahen Beispielen, wo möglich mit Zitaten aus den Lehrmaterialien belegt — derselben kuratierten Wissensbasis wie beim normalen Theorie-Modus (siehe A6). Passende Videos können pro Schritt eingeblendet werden.

Prüfung je Einheit

Nach den Lernschritten folgt eine Prüfung — die Fragen stammen aus bis zu drei Quellen gleichzeitig, je nachdem wie die Einheit von der Kursleitung eingerichtet wurde: einem eigenen Fragenpool der Kursleitung, einer kuratierten Fragendatenbank (passend zum Kapitel) und/oder KI-generierten Fragen. Unterstützt werden Multiple-Choice-, Wahr/Falsch- und Freitext-Fragen — Freitext-Antworten werden von der KI bewertet, inklusive kurzer Rückmeldung, warum eine Antwort richtig oder falsch war.

Die für das Bestehen nötige Mindestpunktzahl legt die Kursleitung pro Einheit fest. Bei Nicht-Bestehen bleibt die Einheit offen für einen erneuten Versuch; bei Bestehen wird automatisch die nächste Einheit freigeschaltet.

Statistik-Methoden im Kurs (Free-Plan-Ausnahme)

Sind Sie in mindestens einen aktiven Kurs eingeschrieben, dürfen Sie mit dem unveränderten Übungsdatensatz GBOO alle Basis-Methoden nutzen (t-Test, ANOVA, Regression und mehr, siehe E1) — auch wenn Sie selbst im Free-Plan sind. Die Ausnahme gilt ausschließlich für den Übungsdatensatz; sobald Sie eigene Daten hochladen oder den Übungsdatensatz bearbeiten (Zelle ändern, Transformation, Filter), gelten für den Rest der Sitzung wieder die regulären Free-Plan-Grenzen.

Ein kurzer Hinweis dazu erscheint einmalig im Chat, sobald die Ausnahme erstmals tatsächlich eine Methode freischaltet, die im Free-Plan sonst gesperrt wäre.

Die Ausnahme endet automatisch mit Ablauf Ihrer Kurseinschreibung — danach gilt wieder Ihr regulärer Plan (Free, Basis oder Pro), mit dem zu diesem Zeitpunkt bereits verbrauchten Credit-Kontingent. Um Basis-Methoden auch über den Kurs hinaus oder mit eigenen Daten zu nutzen, ist ein Upgrade auf den Basis-Plan nötig.

Frage wird missverstanden

Meist hilft eine Umformulierung mit klarem Kontext:

• Ich meine eine neue Frage – bitte ignoriere die letzte Analyse.
• Beziehe dich auf die soeben durchgeführte Regressionsanalyse.

Geht es dabei speziell um die Bedienung von kondeor.ai (nicht um Statistik oder Ihre Daten), hilft oft auch ein Wechsel in den Hilfe-Modus (Modus-Button neben Analyse/Theorie/Power) — siehe A7.

Tipp: Stellen Sie eine missverstandene Frage lieber mit anderen Worten erneut, statt sie identisch zu wiederholen — eine wortgleiche Wiederholung führt oft wieder zum selben Missverständnis.

Freitext-Spalte wird nicht als Text erkannt

Wird eine offene Frage stattdessen als Häufigkeitsauszählung behandelt (jede Antwort erscheint als eigene „Kategorie"), liegt das meist daran, dass die Anfrage nicht eindeutig als Textanalyse erkannt wurde. Nennen Sie eines der folgenden Schlüsselwörter explizit in Ihrer Frage:

• Textanalyse, qualitativ, Inhaltsanalyse, Kategorien, codieren, Sentiment, offene Antwort, Freitext, Grounded Theory

Beispiel: statt „Was sollte verbessert werden?" lieber „Mache eine Textanalyse: Was sollte laut den offenen Antworten verbessert werden?"

Sitzung abgelaufen

Nach 12 Stunden Inaktivität werden Sie aus Sicherheitsgründen automatisch abgemeldet — dabei werden auch hochgeladene Daten und ungespeicherte Änderungen automatisch gelöscht. Laden Sie für eine neue Sitzung einfach erneut einen Datensatz hoch; eine erneute Anmeldung ist sofort möglich.

Ihr Datensatz liegt während der Sitzung ausschließlich serverseitig bei unserem Hosting-Partner Mittwald (Deutschland) verschlüsselt zwischengespeichert — nicht auf einem externen Anbieter außerhalb der EU.

Weitere Hilfe

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