Statistik, zum Anfassen.

Würfeln, Münze werfen, Roulette drehen – und live beobachten, wie sich relative Häufigkeiten der wahren Wahrscheinlichkeit annähern. Inklusive Spielerfehlschluss-Visualisierung.

Vom Krankheits-Test zur Gigerenzer'schen Häufigkeitsdarstellung: warum ein 99-%-genauer Test oft trotzdem mehrheitlich falsch-positive Befunde liefert – und wie ein Bestätigungstest die Sache rettet.

Normal, Binomial, Poisson, t, Chi² – Parameter verschieben und sehen, wie sich Dichte und Verteilungsfunktion verändern.

Stichproben ziehen und beobachten, wie oft das Konfidenzintervall den wahren Mittelwert enthält.

Null- und Alternativverteilung visualisieren, kritische Region und p-Wert interaktiv erkunden.

Effektstärke, Stichprobengrösse und Signifikanzniveau variieren und die statistische Power ablesen.

Beliebige Ausgangsverteilungen wählen und beobachten, wie die Verteilung der Stichprobenmittelwerte mit steigendem n zur Normalverteilung konvergiert.

Datenpunkte setzen oder verschieben, Regressionsgerade und Residuen live beobachten.

Wann deutet ein signifikanter p-Wert auf einen echten Effekt hin? Vorwahrscheinlichkeit, Power, α und Bias in Beziehung setzen.

Monte-Carlo-Simulation nach Rasch, Kubinger & Moder: Wie gut halten Student-t, Welch, Mann-Whitney, Yuen und ein Permutationstest das nominelle α ein – und wie stark unterscheidet sich ihre Power?

CSV einfügen oder Beispieldaten wählen und sofort Welch-t, Student-t, Mann-Whitney-U und Yuen-t mit Konfidenzintervallen, Effektgrössen und Diagnostik-Plots vergleichen.

Cohen's d, r, Odds Ratio, Überlappung und Common Language Effect Size interaktiv erkunden – mit Cohen's Benchmarks gegen die tatsächlich beobachteten Effekte der Psychologie.