エピソード

  • #12: Der mittlere Patient. Wie kommuniziere ich statistische Resultate?

    #12: Der mittlere Patient. Wie kommuniziere ich statistische Resultate?
    2025/06/06
    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 „die mittlere Person“ im Allgemeinen nicht existiert, da das Populationsmittel nur ein theoretisches Modell ist, welches aber für den Evidenz- und Erkenntnisgewinn dennoch sehr wichtig sein kann.
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    20 分
  • #11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn. Falsch signifikante Resultate im Kontext des multiplen Testens.

    #11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn. Falsch signifikante Resultate im Kontext des multiplen Testens.
    2025/06/06
    Die Untersuchung vieler verschiedener Zielgrößen mithilfe statistischer Tests erscheint manchmal als eine geeignete Strategie, Studiendaten effektiv auszunutzen. In dieser Folge erläutern wir, warum eine solche multiple Testanwendung die Gefahr falsch signifikanter Ergebnisse erheblich erhöht. Zudem diskutieren wir Möglichkeiten, das Risiko von Fehlinterpretationen dennoch zu begrenzen.
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    16 分
  • #09: Signifikant oder nicht signifikant? Alles eine Frage der Perspektive!

    #09: Signifikant oder nicht signifikant? Alles eine Frage der Perspektive!
    2025/06/06
    Statistische Signifikanz wird regelmäßig - allerdings fälschlicher Weise - mit inhaltlicher Relevanz verwechselt. Wir erklären in dieser Folge, warum statistische Signifikanz nicht mit inhaltlicher Relevanz gleichgesetzt werden darf. Zudem gehen wir darauf ein, warum statistische Signifikanz zwar ein methodisches Werkzeug zur Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen, aber per se kein Maß für die Existenz oder die Größe von Effekten ist.
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    20 分
  • #08: Unsicherheiten vermessen. Die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsaussagen.

    #08: Unsicherheiten vermessen. Die Bedeutung von Wahrscheinlichkeitsaussagen.
    2025/06/06
    In dieser Folge reden wir über verschiedene Möglichkeiten, Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren. Weiterhin sehen wir auf sogenannte bedingte Wahrscheinlichkeiten und diskutieren ihre Bedeutung, wenn Aussagen auf Teilpopulation zu beziehen sind.
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    20 分
  • #07: Alles ist relativ! Wirklich? Über den Einsatz absoluter und relativer Größen.

    #07: Alles ist relativ! Wirklich? Über den Einsatz absoluter und relativer Größen.
    2024/04/05
    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 beurteilen zu können? Diese und ähnliche Fragen stehen im Mittelpunkt von Folge 7.
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    14 分
  • #10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht zwingend ursächlich sind.

    #10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht zwingend ursächlich sind.
    2025/06/06
    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 statistisch nachgewiesener Zusammenhänge auf jeden Fall geboten ist.
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    20 分
  • #06: Der P-Wert. oder: Gibt es in der Statistik „alternative Fakten“?

    #06: Der P-Wert. oder: Gibt es in der Statistik „alternative Fakten“?
    2024/04/05
    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 der zur prüfenden Hypothese und einem vorab als sinnvoll angesehenem Fehlerniveau korrekt interpretiert werden kann.
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    18 分
  • #05: Viel hilft viel? Wie Heterogenität und Fallzahl die (Un-)Sicherheit von Aussagen beeinflussen.

    #05: Viel hilft viel? Wie Heterogenität und Fallzahl die (Un-)Sicherheit von Aussagen beeinflussen.
    2024/04/05
    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 Methoden diese Zuverlässigkeit beschreiben und quantifizieren kann.
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    21 分