Statistische Tests sind wie Mikrowellen – sie funktionieren nur dann, wenn man die richtigen Dinge reinsteckt. Einige sind aber zum Glück auch sehr gnädig und arbeiten auch dann noch korrekt, wenn man sie ein bisschen ärgert. Bei meinen letzten Simulationen war ich überrascht, wie viel „Ärgern“ so ein Test vertragen kann – und habe mich auf die heilige Mission begeben, den Wilcoxon-Test in die Knie zu zwingen. Es ist ein wenig eskaliert. Seht es euch an!
WeiterlesenAutor: Juli Tkotz (Seite 2 von 14)
Zu meinem letzten Beitrag über den p-Wert wurde auf Twitter gefragt: „Hätte man da nicht einen nicht-parametrischen Test anstatt eines t-Tests rechnen müssen? Die Daten sind doch ordinalskaliert.“
Wer jetzt denkt, dass das viele komische Wörter in der Frage sind und der Post vermutlich zu kompliziert ist, ich formuliere das mal um: Habe ich Quatsch gerechnet? Wir überprüfen das. Wieder mit Burgerrestaurants.
Selbst außerhalb von Wissenschaft und Statistik hat man schon mal vom p-Wert gehört. Dieses mystische Wesen, von dem alle wollen, dass es kleiner als 0,05 ist. Daran werden dann die Zauberworte „statistische Signifikanz“ festgemacht. Manchmal sieht man merkwürdige Schlagzeilen, in denen die Abschaffung des p-Werts gefordert wird. Was ist dran an der Kritik und – was bedeutet das überhaupt?
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Das Problem beim Richtigstellen von Fehlinformation: Das bloße Wiederholen von Schwachsinn setzt sich oft umso mehr in den Köpfen von Leuten fest. Aber wer nach „Impfungen verursachen Autismus – stimmt nicht!“ genau das Gegenteil glaubt, der ist halt eh zu dumm – oder?
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Am Ende unseres Vortrags bei Skeptics in the Pub drehte sich die Diskussion auch um Transparenz von Daten. Da lassen wir uns natürlich nicht lumpen und entlassen auch unseren Vortrag inklusive Quellcode in die Freiheit! Alle Infos dazu hier.
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