Fehlinterpretationen und Fehlschlüsse in der statistischen Datenanalyse - Single View

Inhalt des Seminars: Vor allem zu Beginn der Corona-Pandemie stand die Wissenschaft häufig im Fokus der Öffentlichkeit. Dabei geht es neben den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen häufig auch um deren Interpretation und Bedeutung. So werden Diskussionen über die Aussagekraft verschiedener epidemiologischer Indikatoren oder die Interpretation verschiedener Kennwerte von unterschiedlichen Medien aufgegriffen und einem breiten Publikum zugänglich gemacht. Die Vielzahl an Artikeln, Podcasts und Videos, die sich mit der Interpretation und Einordnung von wissenschaftlichen Ergebnissen mit Bezug auf die Corona-Pandemie beschäftigen, zeigt, dass vor allem statistische Konzepte und Kennwerte häufig nicht selbsterklärend sind und Potenzial für Fehlinterpretationen und Fehlschlüsse liefern.

Zu Fehlschlüssen und –interpretationen kann es nicht nur bei Kennwerten zur Corona-Pandemie kommen. Die Fähigkeit diese zu erkennen und die Ergebnisse von statistischen Datenanalysen korrekt zu interpretieren und zu kommunizieren, ist entsprechend in vielen Bereichen von großer Bedeutung, so auch in den Sozialwissenschaften.
Mit Hilfe unterschiedlicher Publikationen und verschiedener Beispiele sollen sich die Studierenden auf vielfältige und einprägsame Weise mit typischen Missverständnissen und Problemen bei der Darstellung und Interpretation von Forschungsergebnissen auseinandersetzen, um auf diese Weise ihr Urteilsvermögen in Bezug auf empirische Veröffentlichungen zu verbessern.

Im Seminar werden unter anderem Themen wie Repräsentativität, Selektivität, Nonresponse, Signifikanz, Publikationsbias sowie die Darstellung von Ergebnissen behandelt.

Der Fokus des Seminars liegt darauf, die Studierenden dazu zu ermutigen, sich auch kritisch mit Veröffentlichungen auseinander zu setzen und ihre Kompetenz diesbezüglich zu stärken. Ziel des Seminars ist es dabei aber auch, die Studierenden in Bezug auf ihre eigenen Arbeiten zu sensibilisieren um dort typische Fehler zu vermeiden. Entsprechend richtet sich das Seminar sowohl an Studierende, die gerne selbst empirisch arbeiten als auch an jene, die sich in erster Linie mit den Auswertungen anderer auseinandersetzen und diese besser nachvollziehen und einordnen wollen. Insgesamt konzentriert sich das Seminar auf einen intuitiven Ansatz, der auf das Verständnis der Probleme abzielt und weniger auf die Mathematik.

Organisatorisches: Um an dem Kurs teilzunehmen, melden Sie sich bitte über PULS an. Der genaue Ablauf des Seminars wird in der ersten Sitzung besprochen.

Voraussetzungen: Voraussetzung für das Seminar sind Grundkenntnisse in Statistik und Methoden, wie sie z.B. in den Vorlesungen „Methoden der Datenerhebung” und „Datenanalyse I (Deskriptiv- und Inferenzstatistik)” vermittelt werden. Kenntnisse in Stata oder anderen Datenanalyseprogrammen sind von Vorteil, aber nicht notwendig.

Prüfungs(neben)leistungen: Die Prüfungsleistungen werden in der ersten Sitzung besprochen.

Bei der Modulabschlussprüfung handelt es sich um eine Hausarbeit.

Anmelde- und Rücktrittsfrist in PULS für die Modulabschlussprüfung: 19.04. - 29.09.2023