{"id":4037,"date":"2025-03-20T11:32:19","date_gmt":"2025-03-20T10:32:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/?p=4037"},"modified":"2025-03-20T15:00:30","modified_gmt":"2025-03-20T14:00:30","slug":"datenanalyse-fuer-alle-dank-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/2025\/03\/20\/datenanalyse-fuer-alle-dank-ki\/","title":{"rendered":"Datenanalyse f\u00fcr alle &#8211;  dank KI"},"content":{"rendered":"\n<p>Von <a href=\"https:\/\/www.zhaw.ch\/de\/ueber-uns\/person\/hoeg\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Prof. Dr. Marc H\u00f6glinger<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Oh nein &#8211; nicht schon wieder ein KI-Blog&#8230; Keine Angst, das wird weder ein euphorischer noch ein kulturpessimistischer Beitrag zu den Umw\u00e4lzungen durch K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) &#8211; aber ein durchaus optimistischer. Ich werde nur ein paar n\u00fctzliche Anwendungen zeigen, wie KI bei der statistischen Datenanalyse helfen kann &#8211; vielleicht auch Ihnen!<\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<p><strong>Einstieg in die Datenanalyse mit KI<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ob Studierende der Sozial- und Naturwissenschaften, Fachkr\u00e4fte im Gesundheitswesen, der \u00f6ffentlichen Verwaltung oder sonstwo \u2013 Grundkenntnisse in Datenanalyse sind heute f\u00fcr viele sehr wichtig. Aber der Einstieg in ein Statistikprogramm ist oft steinig und frustrierend. Dieser Beitrag zeigt vier Strategien, wie KI den Start mit eigener Datenanalyse stark erleichtert.<br><br>Selbst komplexere Analysen sind damit f\u00fcr Einsteiger:innen in kurzer Zeit m\u00f6glich. Welche Strategie passt zu Ihnen? F\u00fcr schnelle Analysen eignen sich KI-Tools wie\u00a0<a href=\"https:\/\/r-tutor.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ChatGPT<\/a>. Wer sich ein professionelles Statistikprogramm wie R aneignen m\u00f6chte, kann spezialisierte Datenanalyse-Tools wie\u00a0<a href=\"https:\/\/r-tutor.ai\">R-Tutor<\/a>\u00a0nutzen. F\u00fcr maximale Kontrolle ist die Generierung von lokal ausf\u00fchrbarem Code mit einem LLM (Large Language Model) empfehlenswert. Und f\u00fcr Fortgeschrittenere bieten KI-unterst\u00fctzte Editoren wie\u00a0<a href=\"https:\/\/code.visualstudio.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">VS Code mit Copilot<\/a>\u00a0einen optimalen Arbeitsfluss.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Strategie 1: Datenanalyse direkt in KI-Tools <a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/chatgpt\">(z.B. ChatGPT)<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Bei dieser Methode laden Sie Ihre Daten direkt in ein KI-Tool. Dieses versteht Ihre Anweisungen in nat\u00fcrlicher Sprache und f\u00fchrt die Analyse durch.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Daten hochladen (z.B. Excel-Datei)<\/li>\n\n\n\n<li>Analyse in nat\u00fcrlicher Sprache anstossen<\/li>\n\n\n\n<li>KI generiert und f\u00fchrt Code aus (z.B. Python in ChatGPT)<\/li>\n\n\n\n<li>Ergebnisse und Grafiken werden unmittelbar angezeigt<\/li>\n\n\n\n<li>Optional: Analyse-Code anzeigen lassen<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Beispiel-Prompt:<\/strong><br>&#8222;Bitte vergleiche die Variable &#8217;subjektive Gesundheit&#8216; nach dem Raucherstatus und f\u00fchre einen t-Test durch.&#8220;<br>Das KI-Tool f\u00fchrt die Analyse in wenigen Sekunden durch. Beachten Sie jedoch: Sensible Daten sollten nicht in der Cloud verarbeitet werden. F\u00fcr solche Daten empfiehlt es sich, auf Alternativen zur\u00fcckzugreifen, bei denen die Daten lokal verarbeitet werden. Kontrollieren Sie stets, ob die KI Ihre Anweisungen korrekt verstanden hat und ob es nicht Probleme mit den Daten gab.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"594\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie1-594x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4038\" style=\"width:376px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie1-594x1024.png 594w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie1-174x300.png 174w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie1.png 739w\" sizes=\"auto, (max-width: 594px) 100vw, 594px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 1: Strategie 1 &#8211; Datenanalyse in ChatGPT &#8211; t-Test mit Grafik<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Strategie 2: Datenanalyse mit spezialisierten KITools <a href=\"https:\/\/r-tutor.ai\/\">(z.B. R-Tutor)<\/a><\/strong><br><br><a href=\"https:\/\/r-tutor.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">R-Tutor<\/a> ist ein KI-Tool, das Aufforderungen direkt in der weit verbreiteten Statistiksoftware R umsetzt. Daten k\u00f6nnen direkt im KI-Tool analysiert werden.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Daten hochladen (z.B. Excel-Datei)<\/li>\n\n\n\n<li>Analyse in nat\u00fcrlicher Sprache anstossen<\/li>\n\n\n\n<li>KI generiert R-Code und f\u00fchrt ihn aus<\/li>\n\n\n\n<li>Ergebnisse werden angezeigt, interaktive Grafiken sind m\u00f6glich<\/li>\n\n\n\n<li>Code bei Bedarf manuell anpassen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Beispiel-Prompt:<\/strong> <br>\u201eMach einen t-Test mit Outcome \u2018subjektive Gesundheit\u2019 nach dem Raucherstatus. Produziere dazu eine interaktive Grafik (Balkendiagramm) mit Konfidenzintervallen.\u201c <br>R-Tutor erleichtert den Einstieg in die professionelle Datenanalyse und ist ideal f\u00fcr Anwender:innen, die sich mit R vertraut machen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"545\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie2-1024x545.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4039\" style=\"width:787px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie2-1024x545.png 1024w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie2-300x160.png 300w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie2-768x408.png 768w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie2.png 1414w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 2: Strategie 2 &#8211; R-Tutor f\u00fcr KI-unterst\u00fctzte Datenanalyse in R<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Strategie 3: Code-Generierung f\u00fcr Statistiksoftware wie R oder Stata mit LLMs (Large Language Models)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Lassen Sie Code f\u00fcr R und andere Statistikprogramme durch ein LLM (wie ChatGPT) generieren und f\u00fchren Sie diesen dann in einem Statistikprogramm wie\u00a0<a href=\"https:\/\/www.rstudio.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">RStudio<\/a>\u00a0oder\u00a0<a href=\"https:\/\/posit.cloud\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Posit.cloud<\/a>\u00a0aus.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>LLM in nat\u00fcrlicher Sprache auffordern, Code f\u00fcr eine bestimmte Analyse zu generieren. Idealerweise gleich die korrekten Variablennamen angeben.<\/li>\n\n\n\n<li>LLM generiert Code (z.B. in R)<\/li>\n\n\n\n<li>Code in Statistikumgebung (z.B. RStudio) einf\u00fcgen und ausf\u00fchren<\/li>\n\n\n\n<li>Bei Bedarf: Output in LLM einf\u00fcgen und um Interpretation fragen<\/li>\n\n\n\n<li>Bei Fehlern: Code und Fehlermeldung wieder in LLM einf\u00fcgen und um Korrektur des Analyse-Codes bitten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Anstatt selbst Code f\u00fcr ein Statistikprogramm zu schreiben, formulieren Sie Ihre Anforderung in nat\u00fcrlicher Sprache: <strong>Beispiel-Prompt:<\/strong><br>\u201eGeneriere mir R-Code f\u00fcr einen T-Test zwischen \u2018Raucherstatus\u2019 (smoker) und \u2018subjektive Gesundheit\u2019 (health). Mit einer pr\u00e4gnanten Grafik.\u201c <br>Die KI generiert den Code, den Sie anschliessend in RStudio einf\u00fcgen. Vorteil: Ihre Daten bleiben lokal, nur der Code wird im KI-Tool generiert. Ideal f\u00fcr sensible Daten und einen hohen Lerneffekt: Sie schauen sich den generierten Code an und k\u00f6nnen ihn in groben Z\u00fcgen nachvollziehen. Bedenken Sie, dass die Qualit\u00e4t des generierten Codes variieren kann. Es klappt besser, wenn Sie die einzelnen Analyse-Schritte genau spezifizieren. Eine gewisse Grundkenntnis in der jeweiligen Statistiksoftware ist hilfreich. Daf\u00fcr haben Sie die volle Kontrolle \u00fcber das Vorgehen und Lernen selbst Code zu schreiben.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"868\" height=\"855\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4040\" style=\"width:641px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3.png 868w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3-300x296.png 300w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3-768x756.png 768w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3-24x24.png 24w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3-48x48.png 48w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie3-96x96.png 96w\" sizes=\"auto, (max-width: 868px) 100vw, 868px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 3: Strategie 3 &#8211; Codegenerierung mit LLM (hier in Gemini)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Strategie 4: Datenanalyse mit KI-unterst\u00fctzten Code-Editoren <a href=\"https:\/\/code.visualstudio.com\/\">(z.B. VS Code mit Copilot)<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die professionelle Variante: Code direkt in einem Editor schreiben und sich dabei von KI unterst\u00fctzen lassen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>KI-unterst\u00fctzten Editor nutzen (z.B.\u00a0<a href=\"https:\/\/code.visualstudio.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Visual Studio Code mit Copilot<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>Analyse in nat\u00fcrlicher Sprache anstossen<\/li>\n\n\n\n<li>Editor generiert Code<\/li>\n\n\n\n<li>Code direkt im Editor anpassen und ausf\u00fchren<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Der Code wird im Editor mit KI-Unterst\u00fctzung entwickelt und angepasst &#8211; und dann direkt im Statistikprogramm ausgef\u00fchrt. VS Code bietet verschiedene LLMs zur Auswahl (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.). Das Copy-Paste zwischen KI-Tool und Statistikprogramm entf\u00e4llt und ganze Analyse-Projekte mit mehreren tausend Zeilen Code k\u00f6nnen bearbeitet werden. Diese Methode ist vielseitig und ideal f\u00fcr Anwender:innen, die regelm\u00e4ssig programmieren. Die Nutzung von KI-unterst\u00fctzten Code-Editoren erfordert eine gewisse Einarbeitungszeit &#8211; daf\u00fcr ist die Arbeit nachher sehr effizient.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1008\" height=\"848\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4041\" style=\"width:700px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie4.png 1008w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie4-300x252.png 300w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/files\/2025\/03\/20250320_Versofo_strategie4-768x646.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1008px) 100vw, 1008px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 4: Strategie 4 &#8211; KI-unterst\u00fctztes Code-Schreiben in VS Code)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>KI unterst\u00fctzt \u2013 aber ersetzt nicht kritisches Denken<\/strong><br><br>Dank KI ist statistische Datenanalyse zug\u00e4nglicher denn je. Was fr\u00fcher gr\u00f6ssere Programmierkenntnisse und viel Einarbeitungszeit erforderte, ist nun auch f\u00fcr Einsteiger:innen rasch realisierbar. <br>Braucht es in Zukunft keine fundierten Statistik- und Datenanalyse-Kompetenzen mehr? Doch, solide Kenntnisse statistischer Konzepte bleiben essentiell: Denn ein T-Test ist nur dann sinnvoll, wenn Sie wissen, wann er angebracht und wie er zu interpretieren ist. KI unterst\u00fctzt die Datenanalyse und macht sie effizienter, ersetzt aber nicht das eigene kritische Denken. <br>Neben den hier vorgestellten Strategien f\u00fcr einen raschen Einstieg gibt es noch viele weitere. Die KI-Landschaft ist dynamisch und es tauchen st\u00e4ndig neue Tools und Methoden auf. <br>Bleiben Sie neugierig und offen f\u00fcr Neues!<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Marc H\u00f6glinger<\/strong> ist Leiter Versorgungsforschung am Winterthurer Institut f\u00fcr<br>Gesundheits\u00f6konomie. Er ist Dozent f\u00fcr Datenanalyse und Statistik.<\/p>\n<div class=\"pt-sm\">Schlagw\u00f6rter: <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/chatgpt\/\">ChatGPT<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/datenanalyse\/\">Datenanalyse<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/ki\/\">KI<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/ki-tool\/\">KI-Tool<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/leitung-gesundheitsversorgungsforschung-health-services-research\/\">Leitung Gesundheitsversorgungsforschung\/Health Services Research<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.zhaw.ch\/gesundheitsoekonomie\/tag\/marc-hoeglinger\/\">Marc H\u00f6glinger<\/a><br><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Prof. Dr. Marc H\u00f6glinger Oh nein &#8211; nicht schon wieder ein KI-Blog&#8230; Keine Angst, das wird weder ein euphorischer noch ein kulturpessimistischer Beitrag zu den Umw\u00e4lzungen durch K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) &#8211; aber ein durchaus optimistischer. 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