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datenSPRECHstunde

datenSPRECHstunde

著者： Ingo Röder Anne Röhle Stephan Wiegand
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このコンテンツについて

 Die datenSPRECHstunde ist ein Podcast für alle, die Statistik und Statistiken besser verstehen und sich nicht vom Datenwirrwarr hinters Licht führen lassen wollen. Im Zwiegespräch hierzu: die Ärztin, Anne Röhle, und der Mathematiker und Professor für medizinische Biometrie und Statistik, Ingo Röder. Beide arbeiten an der Medizinischen Fakultät der TU Dresden. Das Anliegen dieses Podcasts ist es, Studierenden (der Medizin, aber auch anderer Fächer) zu helfen, ihr Wissen zu festigen und zu ergänzen. Zudem möchten wir Ärztinnen und Ärzte, aber auch andere Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen dabei unterstützen, möglicherweise verlorengegangenes Wissen zu reaktivieren bzw. Neues zu erfahren. Darüber hinaus bietet der Podcast auch allen anderen, die vielleicht einfach Lust darauf haben, die Möglichkeit, einmal in das Thema Daten-Analytik hineinzuschnuppern. Auch wenn die einzelnen Folgen prinzipiell für sich verständlich sich, so ist es dennoch empfehlenswert, sie der Reihenfolge nach zu hören. Idee/Konzeption: Ingo Röder Redaktion/Umsetzung: Anne Röhle & Ingo Röder Produktion: Stephan Wiegand & Johannes Gerstengarbe Musik: Johannes Gerstengarbe Fotos: Stephan Wiegand / André Wirsig produziert in den BALLROOMSTUDIOS Dresden (www.ballroomstudios.de) Wenn Sie / ihr den Podcast insgesamt (oder auch nur einzelne Folgen) angehört haben / habt, würden uns über ein Feedback sehr freuen! Rückmeldungen und Anregungen können gern unter folgendem Link gegeben werden: https://esurvey.uniklinikum-dresden.de/pub/index.php/543873?lang=de2024 Ingo Röder, bereitgestellt unter Lizenz: CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de) 博物学 教育 科学 自然・生態学
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

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