#41 Signifikant gleich - geht das überhaupt?

02/16/22 • 19 min

Irgendwas mit Daten - Datenanalyse in der Industrie

Warum sich Gleichheit nicht beweisen lässt

signifikant gleich - geht das überhaupt?

👉 Warum können wir keine Gleichheit beweisen?
👉 Wie funktioniert der Äquivalenz-Nachweis?
👉 Wofür können wir Äquivalenz-Nachweise verwenden?

Sie wollen (oder müssen) zeigen, dass etwas gleich ist. Nichts leichter als das, oder? Wir nehmen einen statistischen Test und haben dann signifikante Gleichheit bewiesen. Das geht so aus mehreren Gründen nicht, die in dieser Folge erklärt werden. Außerdem erhalten Sie Hinweise darauf, wie Sie den Nachweis für "gleich genug" oder äquivalent machen können.

Literatur

👉 Wellek, Stefan (2010). Testing Statistical Hypotheses of Equivalence and Noninferiority.

ed. Chapman und Hall. ISBN 9781439808184. https://www.routledge.com/Testing-Statistical-Hypotheses-of-Equivalence-and-Noninferiority/Wellek/p/book/9781439808184#

Ich freue mich auf Ihre Nachricht

Barbara Bredner, [email protected]

Warum sich Gleichheit nicht beweisen lässt

signifikant gleich - geht das überhaupt?

👉 Warum können wir keine Gleichheit beweisen?
👉 Wie funktioniert der Äquivalenz-Nachweis?
👉 Wofür können wir Äquivalenz-Nachweise verwenden?

Literatur

👉 Wellek, Stefan (2010). Testing Statistical Hypotheses of Equivalence and Noninferiority.

ed. Chapman und Hall. ISBN 9781439808184. https://www.routledge.com/Testing-Statistical-Hypotheses-of-Equivalence-and-Noninferiority/Wellek/p/book/9781439808184#

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Nächste Episode

#42 Wie sinnvoll sind Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse?

Wie aus unbegrenzten Möglichkeiten gezielte Aktionen werden

Wie sinnvoll sind Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse?

👉 Warum ist Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse wichtig?
👉 Wie sinnvoll ist die Digitalisierung von Daten?
👉 Wie hilfreich ist die Automatisierung bei der Datenauswertung?

Wir schreiben das Jahr 2022. Unendliche Möglichkeiten in der Digitalisierung liegen vor uns. Bei der Automatisierung in der Datenanalyse können wir (fast) alles realisieren. Bald wird jede Analyse auf Knopfdruck, oder noch besser einfach so voll automatisiert da sein. Wir müssen nur noch das auswählen und anschauen, was wir brauchen.

So weit sind wir noch lange nicht. (Zum Glück?) Aktuell muss präzise entschieden und ausgewählt werden, welche digitialisiert werden sollen und bei welchen Datenanalysen eine Automatisierung sinnvoll ist. Spoiler: Es kommt darauf an und wie immer gilt: alles gleichzeitig zu machen ist weder möglich noch sinnvoll.