Signifikant: Gummibärchen verursachen Akne

Wird ein signifikantes Studienergebnis veröffentlicht, so flößt das vielen Menschen Respekt ein – völlig zu Recht natürlich. Es erhält damit die höheren Weihen wissenschaftlicher Unabweisbarkeit. Eine Möglichkeit, einen signifikanten Zusammenhang (Korrelation) zu entdecken, zeigt hier mein Lieblings-Webcomic xkcd (leider und, Dank des feinen Humors, zugleich glücklicher Weise auf englisch): man testet einfach so lange so … „Signifikant: Gummibärchen verursachen Akne“ weiterlesen

Beeinflusst die Partnerschaft das Geschlecht des Nachwuchses?

Ein nicht mehr ganz neuer Artikel auf Spiegel Online berichtet von einer Studie, derzufolge die familiären Verhältnisse das Geschlecht des Nachwuchses beeinflussen. So soll eine stabile Partnerschaft die Wahrscheinlichkeit für einen Sohn um 14% erhöhen. Dank einer hohen Fallzahl (über 86.000 Geburten in über 61.000 Familien) war der Unterschied statistisch signifikant. Begründungen werden zwar genannt: … „Beeinflusst die Partnerschaft das Geschlecht des Nachwuchses?“ weiterlesen

Fachchinesisch: einseitig

Der Begriff einseitig ist in der Alltagssprache wohl bekannt; ein Satz wie dieser dürfte für Deutschsprachige leicht verständlich sein: Optimisten sind ebenso einseitig wie Pessimisten – aber sie sind glücklicher. (Dank an spruchfun.de) Der Statistiker denkt eher an einseitige und zweiseitige Signifikanztests. Mit einseitigen Tests werden gerichtete Hypothesen geprüft, mit zweiseitigen ungerichtete Hypothesen. Beispiel für eine … „Fachchinesisch: einseitig“ weiterlesen

Macht Reichtum unmoralisch?

Eine kürzlich veröffentliche Studie kommt zu dem Ergebnis: Wohlhabende Menschen sind eher dazu bereit, sich zu nehmen, was sie wollen – und dafür auch Regeln zu brechen. Dies gelte im Straßenverkehr ebenso wie im Sozialleben. Als Begründung wird eine positivere Einstellung zur Gier angeführt. Das methodische Vorgehen klingt einleuchtend: zum einen konnten die Verhaltensunterschiede nicht … „Macht Reichtum unmoralisch?“ weiterlesen

Scheinkorrelation vs. intervenierende Variable

In anderen Artikeln habe ich bereits auf Scheinkorrelationen hingewiesen, z. B. den statistischen Klassiker: Je mehr Störche es in einer Region gibt, desto mehr Kinder gibt es dort auch. Typisch für eine Scheinkorrelation ist: betrachtet man lediglich den Zusammenhang zwischen zwei Variablen, ohne auf weitere Merkmale zu achten, so ist dieser statistisch bedeutsam. Die Gültigkeit … „Scheinkorrelation vs. intervenierende Variable“ weiterlesen

Signifikanz

Ähnlich wie der Begriff Repräsentativität ist auch der Begriff Signifikanz nur sinnvoll anwendbar, wenn ein statistisches Ergebnis aus einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit verallgemeinert werden soll. Statistische Signifikanz liegt dann vor, wenn die Irrtumswahrscheinlichkeit nicht über einem festgelegten Niveau liegt. Findet man z. B. einen positiven Zusammenhang (Korrelation) zwischen Alter und Einkommen (je älter ein … „Signifikanz“ weiterlesen

Korrelation und Wirkungsrichtung: Markenimage und Marktanteil

Befunde von Korrelationsanalysen können auf mehrere Arten falsch interpretiert werden. In früheren Artikeln habe ich bereits auf Scheinkorrelationen, verdeckte Korrelationen und Kausalinterpretationen hingewiesen. Eine weitere Möglichkeit bietet die Frage nach der Wirkungsrichtung. Korrelationsanalysen sind symmetrisch – A korreliert mit B genau so stark wie B mit A. In welcher Richtung der Einfluss tatsächlich ausgeübt wird, … „Korrelation und Wirkungsrichtung: Markenimage und Marktanteil“ weiterlesen

Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle

Meines Erachtens gibt es zwei recht unterschiedliche Arten, mit Regressionsmodellen umzugehen. Das „empiristische“ Vorgehen Die erste, die ich wesentlich häufiger antreffe, geht von der Vorstellung aus: Regressionsmodelle sind dafür da, Zusammenhänge möglichst genau zu „erklären“ bzw. möglichst gute Prognosen zu erstellen. In dieser Denkweise ist R² (der erklärte Varianzanteil) das entscheidende Gütemaß. Wenn Studien vorgestellt werden, … „Regressionsmodelle: R², Zielsetzung / Denkmodelle“ weiterlesen

Korrelationscartoon: Krebs verursacht Handies

Schön, wenn Statistik, die im Ruf steht, eher „trocken“ zu sein, auf nette Weise veranschaulicht wird. Besonders gelungen finde ich hier den Webcomic xkcd* – „A webcomic of romance, sarcasm, math, and language„. Einer meiner Favoriten beschreibt den Zusammenhang zwischen Handynutzung und Krebs und ist ein Update zu Korrelation und Kausalität: Wieder eine große Studie, die nicht … „Korrelationscartoon: Krebs verursacht Handies“ weiterlesen

Verdeckte Korrelation

Neben Scheinkorrelationen gibt es auch verdeckte Korrelationen: Es besteht tatsächlich ein Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen, die statistische Korrelation ist jedoch nahe 0. Grund: eine intervenierende Variable verdeckt den Zusammenhang. Fiktives Beispiel: Es wird untersucht, welchen Einfluss ein unterschiedlich intensiver Kontakt mit einer bestimmten Tabakwerbung auf das Rauchverhalten von Jugendlichen ausübt. Die Korrelation ist überraschenderweise 0. … „Verdeckte Korrelation“ weiterlesen