#11: Auch ein blindes Huhn findet mal ein Korn. Falsch signifikante Resultate im Kontext des multiplen Testens.

04/05/24 • 16 min

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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#10: Vorsicht Korrelation! Warum Zusammenhänge nicht zwingend ursächlich sind.

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

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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