Statistical Literacy - Statistische Fehlanwendungen und Konsequenzen

Allgemeine Informationen zum Seminar

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieses Seminars sollen Inhalte und Resultate wissenschaftlicher Studien aufbereiten und aus diesen Studien fehlerhaft abgeleitete Schlüsse in Medienberichten aufdecken. Zudem werden die Studierenden an das Peer-Review-Verfahren zur Begutachtung wissenschaftlicher Aufsätze herangeführt. Das Seminar findet als Kooperationsprojekt mit der Universität Münster statt und wird im Rahmen einer Blockveranstaltung gemeinsam in Hamburg abgehalten.

Teilnahmevoraussetzung

Leistungsnachweis zu einer beliebigen Vorlesung aus dem B.Sc.-Schwerpunkt "Angewandte Statistik und Data Science"

Seminardurchführung

Leitung des Seminars: Dr. Arne Johannssen

Das Seminar findet während des Sommersemesters 2022 im Rahmen einer Blockveranstaltung vom (aller Voraussicht nach) 23.6. bis 25.6.2022 statt. Voraussetzung für die Erlangung des Seminarscheines ist die Teilnahme an dieser Blockveranstaltung. Es ist eine Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten zu verfassen und ein Seminarvortrag von 25 Minuten abzuhalten (mit anschließender Diskussion von 5 Minuten). Die Hausarbeit ist bis spätestens 31.5.2022 abzugeben.

Vorbesprechung

14.4.2022, 10:15-11:00 Uhr, Raum wird noch bekannt geworden

Vorschläge für Themen der Seminararbeiten

Ungeeignetes Studiendesign

 1.) Vorstellung von Studiendesigns

Beispiel: Vorstellung von uneindeutigen Ergebnissen in Medizinstudien

Beispiel: Uneindeutige Ergebnisse bei Wahlprognosen und Wahlgründen

2.) Woran Experimente scheitern können

Beispiel: Public Good Games mit uneindeutigen Spielbeschreibungen

Beispiel: Framing-Effekt durch Fragestellung

3.) Verzerrungen

Selbstselektion

Response Bias

Attrition

Hawthorne-Effekt

Social Desirability Bias

2-3 der genannten Punkte sollen erläutert werden
Beispiele: selbst zu wählen

Confounding

4.) Theoretische Erläuterung

Beispiel: Pessimisten leben länger („Forecasting Life Satisfaction Across Adulthood: Benefits of Seeing a Dark Future?“)

Beispiel: Schwangere verursachen mehr Autounfälle („Pregnancy and the risk of a traffic crash“)

5.) Empirisch mit Datensatz

Beispiel: Haustierhaltung und Wahlverhalten („The Dog that Didn’t Bark: The Role of Canines in the 2008 Campaign “)

 

Korrelation vs. Kausalität

6.) Paper falsch

Beispiel: Zusammenhang zwischen Storchpopulation und Geburtenanzahl

7.) Paper richtig, Berichterstattung falsch

Beispiel: Kaffeetrinken verlängert Leben („Coffee Drinking and Mortality in 10 European Countries“)

Beispiel: Vegetarier sind weniger autoritär („Diet, authoritarianism, social dominance orientation, and predisposition to prejudice: Results of a German survey“)

 

Relatives vs. absolutes Risiko

8.) Paper richtig, Berichterstattung falsch

Beispiel: Mittelmeer-Diät schützt vor Herzinfarkt und Schlaganfall („Prevention of Diabetes With Mediterranean Diets“)

Beispiel: Fettarme Milch begünstigt Parkinson („Intake of diary foods and risk of Parkinson disease“)

 

Verschiedenes

9.) Fehlendes Signifikanzniveau und Gütemaße

Beispiel: Vorhersage von Essenspräferenzen („Accuracy of food preference predictions in couples“)

10.) Immortal Time Bias

Beispiel: Oscar-Gewinner leben länger („Survival in Academy Award–Winning Actors and Actresses“)

11.) Gänzlich eigenständiges Thema