datenSPRECHstunde
Ingo Röder, Anne Röhle, Stephan Wiegand
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S1E14 #14: Vorsicht - Hazard! Wovor man sich bei Überlebenszeitvergleichen in Acht nehmen sollte
! Aufgrund der inhaltlichen Bezüge ist es empfehlenswert, vor dieser Folge zunächst die Folge 13: "Die Zeit ist reif! … für ein paar Gedanken zur Überlebenszeitanalyse." zu hören…
S1E13 #13: Die Zeit ist reif … für ein paar Gedanken zur Überlebenszeitanalyse
Folge 13 beschäftigt sich mit mit einer speziellen Art von Daten, nämlich: Überlebens-oder Ereigniszeitdaten. Diese haben einige Besonderheiten, die dazu führen, dass man für diese Art von Daten…
S1E1 #01: Datenwissenschaften und Statistik. Gegner, Partner, Zwillinge, …?
Beim Begriff Statistik denken viele an langweilige Zahlenkolonnen oder unverständliche Grafiken. Hingegen verspricht „Data Science“ (übersetzt: Datenwissenschaften) Innovation und Modernität durch…
S1E3 #03: Mysteriöse Muster … erkennen oder (und) erklären?
Aufbauend auf Folge 2, beschäftigt sich diese Folge noch einmal mit maschinellen Lernverfahren. Wir diskutieren u. a. die Stärken dieser Methodenklasse wir erläutern, warum maschinelles Lernen…
S1E4 #04: Modelle. Spielzeug oder (notwendiges) Werkzeug?
Modelle sind Werkzeuge, die durch Vereinfachung und Abstraktion in unterschiedlicher Weise dazu beitragen, die Realität besser zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. In dieser Folge sehen wir uns…
S1E5 #05: Viel hilft viel? Wie Heterogenität und Fallzahl die (Un-)Sicherheit von Aussagen beeinflussen.
Die Zuverlässigkeit von datenbasierten Aussagen hängt unter anderem von Anzahl, Auswahl und Variabilität der verwendeten Daten ab. In dieser Folge diskutieren wir, wir man mit Hilfe statistischer…
S1E2 #02: Maschinelles Lernen. Alter Wein in neuen Flaschen … oder tatsächlich ein Energy-Drink?
In dieser Folge sprechen wir über einen Begriff, denn man heutzutage sehr häufig hört: "Maschinelles Lernen". Oftmals wird dieser auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verwendet. Aber was…
S1E6 #06: Der P-Wert. oder: Gibt es in der Statistik „alternative Fakten“?
Wir klären in dieser Folge den Begriff des "P-Wertes“ und diskutieren, warum statistische Signifikanz kein absolutes Maß ist. Zudem erläutern wir, weshalb statistische Signifikanz nur gemeinsam mit…
S1E7 #07: Alles ist relativ! Wirklich? Über den Einsatz absoluter und relativer Größen.
Warum sollte man - wenn möglich - immer sowohl absolute als auch relative Angaben machen? Und warum ist der Kontext der jeweiligen Situation so wichtig, um Häufigkeits- oder Risikoangaben korrekt…
S1E10 #10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht zwingend ursächlich sind.
In Folge 10 hinterfragen wir die statistischen Analyse von Zusammenhängen. Wir erklären, warum Korrelation nicht mit Kausalität gleichgesetzt werden darf und warum eine inhaltliche Diskussion…
S1E8 #08: Unsicherheiten vermessen. Die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsaussagen.
In dieser Folge reden wir über verschiedene Möglichkeiten, Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren. Weiterhin sehen wir auf sogenannte bedingte Wahrscheinlichkeiten und diskutieren ihre Bedeutung,…
S1E9 #09: Signifikant oder nicht signifikant? Alles eine Frage der Perspektive!
Statistische Signifikanz wird regelmäßig - allerdings fälschlicher Weise - mit inhaltlicher Relevanz verwechselt. Wir erklären in dieser Folge, warum statistische Signifikanz nicht mit inhaltlicher…
S1E11 #11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn. Falsch signifikante Resultate im Kontext des multiplen Testens.
Die Untersuchung vieler verschiedener Zielgrößen mithilfe statistischer Tests erscheint manchmal als eine geeignete Strategie, Studiendaten effektiv auszunutzen. In dieser Folge erläutern wir, warum…
S1E12 #12: Der mittlere Patient. Wie kommuniziere ich statistische Resultate?
In Folge 12 diskutieren wir darüber, ob und wie man Studienresultate, die oftmals das mittlere Verhalten einer Population beschreiben, auf einzelne Individuen beziehen kann. Wir erläutern dabei, dass…
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