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!
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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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In unserem Vortrag bei Skeptics in the Pub in Köln haben wir einige Fragebögen verteilt um herauszufinden, wie die Besucher auf den Vortrag aufmerksam geworden sind und wie oft es sie schon auf ein Bier mit der Wissenschaft verschlagen hat. Hier die Auswertung.
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In wenigen Tagen dürfen wir euch bei Skeptics in the Pub in Köln ein paar coole Geschichten über Daten erzählen. Der Vortrag steht so weit, aber es sind hunderte Beispiele übrig geblieben, die es nicht mit rein geschafft haben. Insbesondere das Benfordsche Gesetz möchte ich euch dabei nicht vorenthalten. Und das Einhorn.
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