„Ich bin eher der qualitative Typ.“ – Hände hoch, wer diesen Satz schon mal gesagt hat. Wahrscheinlich die meisten. Und ehrlich gesagt: Er stimmt ja oft auch. Interviews führen, Usability-Tests moderieren, Nutzerbedürfnisse verstehen – das ist die Stärke vieler UXler:innen.

Hier ist das Problem: Irgendwann fragt jemand im Meeting nach Zahlen. Nach Stichprobengrößen, Signifikanzen, nach datenbasierter Evidenz. Und dann wird es still. Nicht weil du nichts zu sagen hättest – sondern weil dir die Werkzeuge fehlen, um deine Erkenntnisse quantitativ zu untermauern.

Zeit, das zu ändern. In diesem Workshop lernst du nicht Statistik um der Statistik willen. Du bekommst einen praxisorientierten Überblick über die quantitativen Methoden, die in deinem UX-Alltag wirklich zählen – verständlich erklärt, direkt anwendbar und ohne Formeln an der Tafel.

Warum du dabei sein solltest

• Schluss mit dem Zahlen-Blackout: Lerne, wie du quantitative Daten so einsetzt, dass deine Forschungsergebnisse auch in der Vorstandsetage bestehen – ohne 20 Erklärschleifen.

• Keine Statistik-Vorlesung, versprochen: Alle Methoden werden anhand realer UX-Fragestellungen vermittelt. Praxisnah, verständlich und direkt anwendbar.

• Qual und Quant sind kein Entweder-oder: Du lernst, wie du beide Welten so kombinierst, dass deine Forschung belastbarer und deine Argumentation stärker wird.

• Von jemandem, der beides kann: Tara hat Statistik studiert und macht seit 25 Jahren UX. Diese Kombination ist selten – und macht den Unterschied in der Vermittlung.

• Direkt anwendbar: Du gehst nicht mit theoretischem Wissen nach Hause, sondern mit einem Methodenkoffer, der morgen funktioniert.

Das erwartet dich

Grundlagen quantitativer Forschung im UX-Kontext

Bevor es in die Methoden geht, legen wir das Fundament. Klingt trocken? Ist es nicht – denn hier verstehst du, warum manche Studien belastbar sind und andere nicht:

• Unterschiede und Synergien zwischen Qual und Quant

• Wann quantitative Methoden sinnvoll sind – und wann du dir den Aufwand sparen kannst

• Wissenschaftliche Grundlagen: Hypothesen, Variablen, Messebenen

• Gütekriterien: Reliabilität, Validität, Objektivität – was davon wirklich zählt

Erhebungsmethoden und Stichprobenziehung

Garbage in, garbage out – die Qualität deiner Daten entscheidet über alles, was danach kommt:

• Grundlagen der Stichprobenziehung und Stichprobengröße

• Online-Umfragen und quantitative Nutzertests sauber gestalten

• Verzerrungen vermeiden (Spoiler: Die meisten merken sie nicht)

• Datenquellen: Von eigenen Erhebungen bis Analytics-Daten

Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung

Zahlen aufbereiten, damit sie erzählen, was wirklich passiert – nicht was man gerne hätte:

• Mittelwerte, Mediane, Standardabweichungen – und warum der Unterschied wichtig ist

• Häufigkeitsverteilungen verstehen und interpretieren

• Korrelationen erkennen und korrekt deuten (Korrelation ≠ Kausalität, immer noch)

• Best Practices für die Visualisierung quantitativer UX-Daten

• Überzeugende Darstellung für verschiedene Zielgruppen

Grundlagen der Inferenzstatistik

Der Teil, vor dem viele Angst haben. Unbegründet – wenn man es richtig erklärt:

• Grundprinzipien der statistischen Inferenz

• p-Werte, Konfidenzintervalle und Signifikanz – was sie wirklich bedeuten

• A/B-Tests: Planung und Auswertung für UX-Fragestellungen

• Häufige Fehlschlüsse und wie du sie vermeidest

Multivariate Verfahren und erweiterte Analysen

Für die, die mehr wollen – ein Überblick über die mächtigeren Werkzeuge:

• Regressionsanalyse im UX-Kontext

• Faktorenanalysen zur Identifikation latenter Konstrukte

• Clusteranalysen für Nutzertypisierung und Personas

• MaxDiff-Analyse zur Priorisierung von Features

• Praktische Anwendungsbeispiele und Interpretationshilfen

Integration qualitativer und quantitativer Methoden

Die Königsdisziplin – weil die besten Ergebnisse entstehen, wenn beides zusammenkommt:

• Grundlagen von Mixed-Methods-Designs

• Quantitative Daten zur Vorbereitung qualitativer Forschung nutzen

• Qualitative Ergebnisse quantifizieren

• Praxisbeispiele erfolgreicher Methodenkombination

Praxistransfer und Tools

Damit das Gelernte nicht in der Schublade landet:

• Überblick über nützliche Tools für quantitative UX-Forschung

• Von Excel bis zu spezialisierten Analyseprogrammen

• Integration in agile Prozesse

• Entwicklung eines individuellen Methodenkoffers

• Ausblick: UX-Metriken und KPIs (SUS, NPS, Task-Metriken)

Für wen ist das Seminar?

Der Workshop richtet sich an alle, die mit Zahlen im UX-Kontext sicherer werden wollen. Egal, ob du bisher rein qualitativ gearbeitet hast oder einfach einen strukturierten Überblick brauchst – dieses Seminar gibt dir das Werkzeug, das dir bisher gefehlt hat.

• UX-Researcher:innen, die bisher hauptsächlich qualitativ gearbeitet haben

• UX-Designer:innen, die ihre Entscheidungen durch Daten untermauern wollen

• Produktmanager:innen, die UX-Metriken besser verstehen und nutzen möchten

• UX-Manager:innen, die ein umfassendes Forschungsprogramm aufbauen

• Quereinsteiger:innen im UX-Bereich, die sich quantitativ aufstellen wollen